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Enregistrement W4320710146 · doi:10.1002/jmri.28638

Intra<scp>‐</scp> and <scp>Inter‐visit</scp> Repeatability of <scp><sup>129</sup>Xenon Multiple‐Breath</scp> Washout <scp>MRI</scp> in Children With Stable Cystic Fibrosis Lung Disease

2023· article· en· W4320710146 sur OpenAlexafffund
Faiyza Alam, Brandon Zanette, Samal Munidasa, Sharon Braganza, D. Li, Jason C. Woods, Félix Ratjen, Giles Santyr

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchCystic Fibrosis Foundation
Mots-clésRepeatabilityIntraclass correlationCoefficient of variationMedicineNuclear medicineWashoutVentilation (architecture)Cystic fibrosisSpirometryCorrelation coefficientInternal medicineChemistryMathematicsPhysicsAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Multiple‐breath washout (MBW) 129Xe MRI (MBW Xe‐MRI) is a promising technique for following pediatric cystic fibrosis (CF) lung disease progression. However, its repeatability in stable CF needs to be established to use it as an outcome measure for novel therapies. Purpose To assess intravisit and intervisit repeatability of MBW Xe‐MRI in healthy and CF children. Study Type Prospective, longitudinal cohort study. Subjects A total of 18 pediatric subjects (7 healthy, 11 CF). Field Strength/Sequence A 3 T/2D coronal hyperpolarized (HP) 129Xe images using GRE sequence. Assessment All subjects completed MBW Xe‐MRI, pulmonary function tests (PFTs) (spirometry, nitrogen [N2] MBW for lung clearance index [LCI]) and ventilation defect percent (VDP) at baseline (visit 1) and 1‐month after. Fractional ventilation (FV), coefficient of variation (CoVFV) maps were calculated from MBW Xe‐MRI data acquired between intervening air washout breaths performed after an initial xenon breath‐hold. Skewness of FV and CoVFV map distributions was also assessed. Statistical Tests Repeatability: intraclass correlation coefficients (ICC), within‐subject coefficient of variation (CV%), repeatability coefficient (CR). Agreement: Bland–Altman. For correlations between MBW Xe‐MRI, VDP and PFTs: Spearman's correlation. Significance threshold: P < 0.05. Results For FV, intravisit median [IQR] ICC was high in both healthy (0.94 [0.48, 0.99]) and CF (0.83 [0.04, 0.97]) subjects. CoVFV also had good intravisit ICC in healthy (0.92 [0.42, 0.99]) and CF (0.79 [0.02, 0.96]) subjects. Similarly, for FV, intervisit ICC was high in health (0.94 [0.68, 0.99]) and CF (0.89 [0.61, 0.97]). CoVFV also had good intervisit ICC in health (0.92 [0.42, 0.99]) and CF (0.78 [0.26, 0.94]). FV had better intervisit repeatability than VDP. CoVFV correlated significantly with LCI (R = 0.56). Skewness of FV distributions significantly distinguished between cohorts at baseline. Data Conclusion MBW Xe‐MRI had high intravisit and intervisit repeatability in healthy and stable CF subjects. CoVFV correlated with LCI, suggesting the importance of ventilation heterogeneity to early CF. Evidence Level 1. Technical Efficacy Stage 2.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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