Abstract 14753: Impact of Automation on Time Burden of Echocardiographic LVEF Measurements: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Impact of time savings with the use of automated left ventricular volume measurements has not been systematically quantified. Hypothesis: Automated measurement of left ventricular volumes will lead to significant time savings. Methods: Electronic search of MEDLINE and EMBASE was performed. Inclusion criteria included 1) LVEF (either 2D or 3D) quantification using completely automated software, 2) comparator group of manual measurements and 3) stated mean and standard deviation of measurement time. Meta-analysis was performed with studies weighted by DerSimonian-Laird method and pooled using random-effects model. Results: 6 studies of automated 3D-LVEF measurement were identified with total of 697 pts. Time savings for 3D-LVEF automation was -371.0 seconds per study (95%CI -754.6 to +12.6 seconds, p = 0.058, Q (df=5) 2104.3, I2 99.9%), which was non-significant. HeartModel (Phillips) was used in 4 studies with 550 patients with non-significant time savings of -452.3 seconds (95%CI -1029.5 to +124.9 seconds, p=0.12, Q(df=3) 1954.1, I2 99.9%). 4D AutoLVQ (GE) was used in 1 study of 103 patients with significant time savings (142±30 sec vs. 226±114 sec, p<0.001). A single study of 44 pts used eSieLVA(Siemens) with significant time savings (37 ± 8 sec vs 371 ± 116 sec, p<0.001). For automated 2D-LVEF measurements, 6 studies were identified with total of 681 pts with total time savings with automation of -65.8 seconds, (95%CI -86.3 to -45.3 seconds, p < 0.001, Q(df=5) 86.1, I 2 98.7%). AutoEF (GE) was used in 3 studies with total of 230 pts with time-savings of -49.6 seconds (95%CI -59.6 to -39.7, p<0.0001, Q(df=2) 15.3, I2 88.2%). Auto EF (Siemens) was used in 2 studies, total 267 pts, with time savings of -75.2 seconds, (95%CI -118.3 to -32.1 sec, p=0.0006, Q(df=1) 24.7, I2 96.0%). A2DQ(Phillips) was used in 1 study of 184 pts (41 ± 5 sec vs. 98 ± 8 sec, p<0.001). Subgroup analysis did not reveal significant difference in time savings between 2D-LVEF software (p=0.26). Conclusions: Significant time savings were observed for automated 2D-LVEF measurements with nonsignificant trend for automated 3D-LVEF measurements. Adoption of automated LVEF measurements may contribute to improved echocardiography lab efficiency.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».