Multimodality Quantitative Assessment of Aortic Regurgitation: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
We performed a systematic review on the agreement and reproducibility of 3 advanced imaging methods, 3-dimensional echocardiography (3DE), cardiac computed tomography (CCT), and cardiac magnetic resonance (CMR), for quantifying aortic regurgitation (AR) severity. Medline, Embase, and Cochrane databases were systematically searched using the PICO model from inception to February 4, 2022, for publications that quantified AR severity with 3DE, CCT, or CMR. Measurement agreement and intraobserver and interobserver reproducibility results were extracted from each study. Study quality was assessed using the QUADAS-2 tool. Forty-two publications with 2176 patients with AR were identified. For 3DE, vena contracta (VC) width, VC area, and effective regurgitant orifice area had higher correlations with AR volume than the 2-dimensional echocardiography (2DE)-derived VC width. CCT-derived regurgitant volume had moderate-to-good correlations with 2DE. CMR regurgitant volume measurements had lower intraobserver and interobserver variabilities because of improved endocardial definition, fewer geometric assumptions, and less angle dependence for flow measurements when compared with 2DE. 3DE color flow convergence methods used to quantify AR severity were superior to 2DE methods and could be used in patients with adequate echocardiographic windows. CCT methods also demonstrated improvements over 2DE methods. Although this method is limited due to the radiation exposure, it could play a role in patients with poor echocardiographic windows unable to tolerate CMR. CMR demonstrated the smallest intraobserver and interobserver variability in evaluating AR severity and is a reasonable option for those where the echocardiographic results are mixed and for clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».