Abstract 11006: Fick’s versus Cardiac MRI Measured Pulmonary Blood Flow in Pre-Fontan Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fick’s principle (FP) is unreliable if there are two sources of pulmonary blood flow (Q p ) with different saturations. We compared Q p and pulmonary vascular resistance (PVRI) measured by cardiac MRI (CMR) and FP in pre-Fontan patients. Material and Methods: Retrospective analysis of CMR and catheterization data obtained under the same general anesthetic from Jan 2009 to March 2021. FP derived Q p and PVRI used assumed O 2 consumption from Sackler’s equation. Paired T test was used for comparison between FP and CMR parameters. Results: 98 patients, with (mean ± sd): age 3.01±1.38 years and weight 13.31±2.4 kg. The FP derived Q p was 2.5(± 0.58) L/min/m 2 and PVRI1.91±0.61 Woods units*m 2 (WU*m 2 ). CMR measured pulmonary arterial flow (Q pa ) and pulmonary venous flow (Q pv ) were 1.97±0.55 L/min/m 2 and 3.49±0.76 L/min/m 2 , respectively. The PVRI using CMR Q pv was 1.38±0.47 WU*m 2 . The paired mean differences between Q p by FP and CMR Q pa or CMR Q pv were 0.53 (95%CI 0.41, 0.66; p<0.001) and -0.98(95%CI -1.13, -0.83; p<0.001), respectively. The paired mean difference between PVRI by FP and PVRI by CMR Qpv was 0.53(95%CI 0.44, 0.61; p<0.001). The difference between CMR Q pv and FP derived Q p were correlated with aortopulmonary collateral flow (Pearson r=0.615, p<0.001). PVRI derived from FP (1.91±0.61 WU*m 2 ) was higher than that from CMR (1.38±0.47, p<0.001). However, this only resulted in one FP based PVRI estimate being >4.0WU*m 2 when the CMR PVRI was <4.0WU*m 2 . Conclusion: s: FP derived Q p is lower than CMR Q pv resulting in higher PVRI estimates by FP. In most patients this will not affect clinical risk stratification based on PVRI. In high-risk candidates for the Fontan, CMR based flow measurements are preferrable.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».