Assessment of resting myocardial blood flow in regions of known transmural scar to confirm accuracy and precision of 3D cardiac positron emission tomography
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Composite invasive and non-invasive data consistently demonstrate that resting myocardial blood flow (rMBF) in regions of known transmural myocardial scar (TMS) converge on a value of ~ 0.30 mL/min/g or lower. This value has been confirmed using the 3 most common myocardial perfusion agents ( 13 N, 15 O-H 2 O and 82 Rb) incorporating various kinetic models on older 2D positron emission tomography (PET) systems. Thus, rMBF in regions of TMS can serve as a reference “truth” to evaluate low-end accuracy of various PET systems and software packages (SWPs). Using 82 Rb on a contemporary 3D-PET-CT system, we sought to determine whether currently available SWP can accurately and precisely measure rMBF in regions of known TMS. Results Median rMBF (in mL/min/g) and COV in regions of TMS were 0.71 [IQR 0.52–1.02] and 0.16 with 4DM; 0.41 [0.34–0.54] and 0.10 with 4DM-FVD; 0.66 [0.51–0.85] and 0.11 with Cedars; 0.51 [0.43–0.61] and 0.08 with Emory-Votaw; 0.37 [0.30–0.42], 0.07 with Emory-Ottawa, and 0.26 [0.23–0.32], COV 0.07 with HeartSee. Conclusions SWPs varied widely in low end accuracy based on measurement of rMBF in regions of known TMS. 3D PET using 82 Rb and HeartSee software accurately (0.26 mL/min/g, consistent with established values) and precisely (COV = 0.07) quantified rMBF in regions of TMS. The Emory-Ottawa software yielded the next-best accuracy (0.37 mL/min/g), though rMBF was higher than established gold-standard values in ~ 5% of the resting scans. 4DM, 4DM-FDV, Cedars and Emory-Votaw SWP consistently resulted values higher than the established gold standard (0.71, 0.41, 0.66, 0.51 mL/min/g, respectively), with higher interscan variability (0.16, 0.11, 0.11, and 0.09, respectively). Trial registration : clinicaltrial.gov, NCT05286593, Registered December 28, 2021, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05286593 .
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».