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Enregistrement W4388412710 · doi:10.1161/jaha.123.030229

Prognostic Utility of Cardiovascular Magnetic Resonance–Based Phenotyping in Patients With Muscular Dystrophy

2023· article· en· W4388412710 sur OpenAlexaff
Niharika Kashyap, Anish Nikhanj, Dina Labib, Easter Prosia, Sandra Rivest, Jacqueline Flewitt, Gerald Pfeffer, Jeffrey A. Bakal, Zaeem A. Siddiqi, Richard Coulden, Richard B. Thompson, James A. White, Gavin Y. Oudit

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Heart Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMuscle Physiology and Disorders
Établissements canadiensLibin Cardiovascular Institute of AlbertaUniversity of Alberta HospitalAlberta Hospital EdmontonUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiologyInterquartile rangeInternal medicineHazard ratioEjection fractionMuscular dystrophyCohortMagnetic resonance imagingLimb-girdle muscular dystrophyMyotonic dystrophyCardiac magnetic resonance imagingHeart failureConfidence intervalRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The prognostic utility of cardiovascular magnetic resonance imaging, including strain analysis and tissue characterization, has not been comprehensively investigated in adult patients with muscular dystrophy. Methods and Results We prospectively enrolled 148 patients with dystrophinopathies (including heterozygotes), limb‐girdle muscular dystrophy, and type 1 myotonic dystrophy (median age, 36.0 [interquartile range, 23.0–50.0] years; 51 [34.5%] women) over 7.7 years in addition to an age‐ and sex–matched healthy control cohort (n=50). Cardiovascular magnetic resonance markers, including 3‐dimensional strain and fibrosis, were assessed for their respective association with major adverse cardiac events. Our results showed that markers of contractile performance were reduced across all muscular dystrophy groups. In particular, the dystrophinopathies cohort experienced reduced left ventricular (LV) ejection fraction and high burden of replacement fibrosis. Patients with type 1 myotonic dystrophy showed a 26.8% relative reduction in LV mass with corresponding reduction in chamber volumes. Eighty‐two major adverse cardiac events occurred over a median follow‐up of 5.2 years. Although LV ejection fraction was significantly associated with major adverse cardiac events (adjusted hazard ratio [aHR], 3.0 [95% CI, 1.4–6.4]) after adjusting for covariates, peak 3‐dimensional strain amplitude demonstrated greater predictive value (minimum principal amplitude: aHR, 5.5 [95% CI, 2.5–11.9]; maximum principal amplitude: aHR, 3.3 [95% CI, 1.6–6.8]; circumferential amplitude: aHR, 3.4 [95% CI, 1.6–7.2]; longitudinal amplitude: aHR, 3.4 [95% CI, 1.7–6.9]; and radial strain amplitude: aHR, 3.0 [95% CI, 1.4–6.1]). Minimum principal strain yielded incremental prognostic value beyond LV ejection fraction for association with major adverse cardiac events (change in χ 2 =13.8; P <0.001). Conclusions Cardiac dysfunction is observed across all muscular dystrophy subtypes; however, the subtypes demonstrate distinct phenotypic profiles. Myocardial deformation analysis highlights unique markers of principal strain that improve risk assessment over other strain markers, LV ejection fraction, and late gadolinium enhancement in this vulnerable 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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