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Enregistrement W4380795678 · doi:10.1161/circ.146.suppl_1.14532

Abstract 14532: Myocardial Blood Flow in Patients Recovered From COVID-19 Infection Using Stress Cardiac Magnetic Resonance

2022· article· en· W4380795678 sur OpenAlexaff
Shuo Wang, Ilya Karagodin, Haonan Wang, Amita Singh, Joseph Gutbrod, Luis Landeras, Hena Patel, Nazia Alvi, Maxine Tang, Mitchel Benovoy, Martin Janich, Holly J. Benjamin, Jonathan H. Chung, Amit R. Patel

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfrared Thermography in Medicine
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerfusionInternal medicineCardiologyMyocardial perfusion imagingPalpitationsPopulationMagnetic resonance imagingChest painCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Radiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Severe COVID-19 infection is known to alter myocardial perfusion through its effects on the endothelium and microvasculature. However, a significant proportion of the world population suffered from only mild COVID-19 symptoms, and it is unknown if their myocardial perfusion is altered following their recovery. Hypothesis: In this study, we aimed to determine if there are detectable abnormalities to myocardial perfusion using cardiac magnetic resonance (CMR) in individuals who have recovered from mild COVID-19 infection. Methods: We conducted a prospective, comparative study of individuals who have recovered from COVID-19 infection (n=33) and risk-factor matched controls (n=27) using regadenoson stress CMR by a 1.5T MR scanner (GE Signa Artist) (figure). Quantitative stress perfusion images were acquired using the dual sequence technique. MBF was measured during rest (rMBF) and stress (sMBF) using Cvi42 software(figure). Myocardial perfusion reserve (MPR) was calculated as sMBF/rMBF. Unpaired t test or the Mann-Whitney U test was used to test differences between the two groups. Results: The median time interval between COVID-19 infection and CMR was 6 (4, 9) months. 31/33 (94%) patients in COVID-19 infection were not hospitalized. Symptoms including chest pain, shortness of breath, syncope, and palpitations were greater in COVID-19 group than in the matched controls (19/33 (58%) vs 2/27 (7%), p<0.001). No differences in rMBF (1.50 ± 0.47 vs 1.36 ± 0.45ml/g/min, p=0.21), sMBF (2.84 ± 0.56 vs 2.75 ± 0.64ml/g/min, p=0.56), or MPR (1.94 (1.48-2.75) vs 2.0 (1.59-3.05), p=0.34) were observed between the groups(figure). Conclusions: No significant abnormalities in myocardial perfusion during rest or stress conditions were seen in individuals who had recovered from mild COVID-19 infection suggesting that microvascular dysfunction is unlikely to be a common sequela in this patient population.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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