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Enregistrement W4390795245 · doi:10.1016/j.jocmr.2023.100004

Inter-scanner comparability of Z-scores for native myocardial T1 and T2 mapping

2024· article· en· W4390795245 sur OpenAlexafffund
Saad Razzaq, Leila Haririsanati, Katerina Eyre, Ria Garg, Michael Chetrit, Matthias G. Friedrich

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesMcGill University Health CentreMcGill University
Mots-clésComparabilityMedicineInterpretabilityGeneralizability theoryAngiologyScannerNuclear medicineStudent's t-testMagnetic resonance imagingLimits of agreementContrast (vision)StatisticsMedical physicsArtificial intelligenceRadiologyComputer scienceMathematicsStatistical significanceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR) native T1 and T2 mapping serve as robust, contrast-agent-free diagnostic tools, but hardware- and software-specific sources of variability limit the generalizability of data across CMR platforms, consequently limiting the interpretability of patient-specific parametric data. Z-scores are used to describe the relationship of observed values to the mean results as obtained in a sufficiently large normal sample. They have been successfully used to describe the severity of quantifiable abnormalities in medicine, specifically in children and adolescents. The objective of this study was to observe whether z-scores can improve the comparability of T1 and T2 mapping values across CMR scanners, field strengths, and sequences from different vendors in the same participant rather than different participants (as seen in previous studies). METHODS: Fifty-one healthy volunteers (26 men/25 women, mean age = 43 ± 13.51) underwent three CMR exams on three different scanners, using a Modified Look-Locker Inversion Recovery (MOLLI) 5-(3)- 3 sequence to quantify myocardial T1. For T2 mapping, a True Fast Imaging with steady-state free precession (TRUFI) sequence was used on a 3 T Skyra™ (Siemens), and a T2 Fast Spin Echo (FSE) sequence was used on 1.5 T Artist™ (GE) and 3.0 T Premier™ (GE) scanners. The averages of basal and mid-ventricular short axis slices were used to derive means and standard deviations of global mapping values. We used intra-class comparisons (ICC), repeated measures ANOVA, and paired Student's t-tests for statistical analyses. RESULTS: : p = 0.985). Furthermore, when images were not corrected for motion, T1 z-scores showed significant inter-scanner variability (p < 0.001), resolved by motion correction. CONCLUSION: Employing z-scores for reporting myocardial T1 and T2 removes the variation of quantitative mapping results across different MRI systems and field strengths, improving the clinical utility of myocardial tissue characterization in patients with suspected myocardial disease.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,952
Score d'incertitude au seuil0,534

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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