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Enregistrement W4389940376 · doi:10.1161/circ.148.suppl_1.11609

Abstract 11609: Developing a Novel Method for Measuring Relative Lung Perfusion at the Catheterization Laboratory

2023· article· en· W4389940376 sur OpenAlexaff
Yuval Barak‐Corren, Christian Herz, András Lassó, Yoav Dori, Jie Tang, Christopher P. Long, Christopher Long, Ryan Callahan, Jonathan J. Rome, Matthew J. Gillespie, Matthew A. Jolley, Michael L. O’Byrne

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac catheterizationPerfusionVentricleLungPulmonary arteryFluoroscopyRadiologyNuclear medicineMagnetic resonance imagingRetrospective cohort studyPerfusion scanningHeart catheterizationCardiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Maldistribution of pulmonary blood flow (Qp) is common in patients with congenital heart disease and is associated with worse clinical outcomes. Currently, measurement of Qp-split can only be performed outside the catheterization laboratory, using either lung perfusion scans or cardiac magnetic resonance imaging. Aim: We sought to develop and evaluate a tool for measuring Qp-split using readily available fluoroscopy sequences. Methods: A retrospective cohort study of patients with conotruncal anomalies who underwent perfusion scan and subsequent cardiac catheterization. Inclusion criteria were non-selective angiogram of pulmonary vasculature, oblique angulation ≤20°, and an adequate view of both lung fields. A method was developed and implemented in 3D Slicer to calculate the amount of contrast that entered each lung field from the start of contrast-injection and until the onset of levophase. The predicted perfusion distribution was compared to the distribution measured by lung scan. Results: In total 32% (79/249) of screened studies met inclusion criteria. There was strong correlation between the predicted Qp-split and the measured Qp-split (R 2 =0.83, p<0.001) with median absolute error (MAE) of 6%. Bias was not systematically worse at either extreme of flow distribution. Factors associated with better prediction were smaller BSA, younger age, right ventricle (vs. pulmonary artery) angiograms, and cranial angulations ≤20°. In cases with one or more of these conditions (n=40), the prediction achieved R 2 =0.87, MAE of 5.5%, and 78% of predictions were within 10% of true flow. Conclusions: Data from conventional angiograms can be used to provide accurate real-time measurement of relative perfusion of the left and right lungs. This has the potential to reduce unnecessary testing, associated costs, and radiation exposure.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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