Automated and semi-automated 3D echocardiographic software for aortic annulus sizing in transcatheter aortic valve implantation helps bridge the gap between expert and novice operators
Notice bibliographique
Résumé
3D-transesophageal echocardiography (3D-TEE) is an alternative to multidetector row computed tomography (MDCT) for aortic annulus (AoA) sizing in preparation for Transcatheter aortic valve implantation (TAVI). We aim to evaluate how the fully automated (auto) and semi-automated (SA) TEE methods perform compared to conventional manual TEE method and the gold standard MDCT for annulus sizing both in expert and novice operators. In this prospective cohort study, eighty-nine patients with severe aortic stenosis underwent multimodality imaging with 3D-TEE and MDCT. Annular measurements were collected by expert echocardiographers using 3D auto, SA and manual methods and compared to MDCT. A novice in the field of echocardiography retrospectively measured the AoA for all patients using the same methods. TEE measurements, independently of the method used, had good to very good agreement to MDCT. They significantly underestimated aortic annular area and circumference vs. MDCT with the auto method underestimating it the most and the manual method the least (6.5% and 1.3% respectively for area and circumference). For experts, the manual TEE method offered the least systematic bias while the SA method had narrower limits of agreement (LOA). For the novice operator, SA method provided the least bias and narrower LOA vs. MDCT. There is good agreement between novice and experts for all 3 TEE methods but better agreement with auto and SA methods as opposed to manual one. Our study supports the use of 3D-TEE as a complementary method to MDCT for aortic annular sizing. The newer auto and SA software, that requires minimal operator intervention, is an easy to use, reliable and reproducible tool for aortic annulus sizing for experienced operators, and especially less experienced ones.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».