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Enregistrement W4391934180 · doi:10.1016/j.ijcard.2024.131892

Tissue mapping by cardiac magnetic resonance imaging for the prognostication of cardiac amyloidosis: A systematic review and meta-analysis

2024· review· en· W4391934180 sur OpenAlexaff
Sean Cai, Hourmazd Haghbayan, Kelvin Chan, Djeven P. Deva, Laura Jiménez‐Juan, Kim A. Connelly, Ming‐Yen Ng, Raymond T. Yan, Andrew T. Yan

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cardiology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmyloidosis: Diagnosis, Treatment, Outcomes
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkSunnybrook HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCardiac amyloidosisCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingMeta-analysisCardiac magnetic resonance imagingAmyloidosisCardiologyRadiologyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cardiac amyloidosis is increasingly recognized as a significant contributor to cardiovascular morbidity and mortality. With the emergence of novel therapies, there is a growing interest in prognostication of patients with cardiac amyloidosis using cardiac magnetic resonance imaging (CMR). In this systematic review and meta-analysis, we aimed to examine the prognostic significance of myocardial native T1 and T2, and extracellular volume (ECV). Methods Observational cohort studies or single arms of clinical trials were eligible. MEDLINE, EMBASE and CENTRAL were systematically searched from their respective dates of inception to January 2023. No exclusions were made based on date of publication, study outcomes, or study language. The study populations composed of adult patients (≥18 years old) with amyloid cardiomyopathy. All studies included the use of CMR with and without intravenous gadolinium contrast administration to assess myocardial native T1 mapping, T2 mapping, and ECV in association with the pre-specified primary outcome of all-cause mortality. Data were extracted from eligible primary studies by two independent reviewers and pooled via the inverse variance method using random effects models for meta-analysis. Results A total of 3852 citations were reviewed. A final nine studies including a total of 955 patients (mean age 65 ± 10 years old, 32% female, mean left ventricular ejection fraction (LVEF) 59 ± 12% and 24% had NYHA class III or IV symptoms) with cardiac amyloidosis [light chain amyloidosis (AL) 50%, transthyretin amyloidosis (ATTR) 49%, other 1%] were eligible for inclusion and suitable for data extraction. All included studies were single centered (seven with 1.5 T MRI scanners, two with 3.0 T MRI scanners) and non-randomized in design, with follow-up spanning from 8 to 64 months (median follow-up = 25 months); 320 patients died during follow-up, rendering a weighted mortality rate of 33% across studies. Compared with patients with AL amyloid, patients with ATTR amyloid had significantly higher mean left ventricular mass index (LVMi), (102 ± 34 g/m 2 vs 127 ± 37 g/m 2 , p = 0.02). N-terminal pro-brain natriuretic peptide (NT-proBNP), troponin T levels, mean native T1 values, ECV and T2 values did not differ between patients with ATTR amyloid and AL amyloid (all p > 0.25). Overall, the hazard ratios for mortality were 1.33 (95% CI = [1.10, 1.60]; p = 0.003; I 2 = 29%,) for every 60 ms higher T1 time, 1.16 (95% CI = [1.09, 1.23], p < 0.0001; I 2 = 76%) for every 3% increase in ECV, and 5.23 (95% CI = [2.27, 12.02]; p < 0.0001; I 2 = 0%) for myocardial-to-skeletal T2 ratio below the mean (vs above the mean). Conclusion Higher native T1 time and ECV, and lower myocardial to skeletal T2 ratio, on CMR are associated with worse mortality in patients with cardiac amyloidosis. Therefore, tissue mapping using CMR may offer a useful non-invasive technique to monitor disease progression and determine prognosis in patients with cardiac amyloidosis.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,035
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,318 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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