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Enregistrement W4391983004 · doi:10.1161/circimaging.123.016090

Meta-Analysis of Normal Reference Values for Right and Left Ventricular Quantification by Cardiovascular Magnetic Resonance

2024· article· en· W4391983004 sur OpenAlexaff
Yang Zhan, Matthias G. Friedrich, Nandini Dendukuri, Lu Yang, Michael Chetrit, Ian Schiller, Lawrence Joseph, Jaime L. Shaw, Michael L. Chuang, Johannes Riffel, Warren J. Manning, Jonathan Afilalo

Notice bibliographique

RevueCirculation Cardiovascular Imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreRegina General HospitalJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReference valuesBody surface areaCardiologyMedicineMagnetic resonance imagingConfidence intervalEjection fractionInternal medicineMeta-analysisStroke volumeNuclear medicineRadiologyHeart failure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cardiovascular magnetic resonance (CMR) reference values are relied upon to accurately diagnose left ventricular (LV) and right ventricular (RV) pathologies. To date, reference values have been derived from modest sample sizes with limited patient diversity and attention to 1 but not both commonly used tracing techniques for papillary muscles and trabeculations. We sought to overcome these limitations by meta-analyzing normal reference values for CMR parameters stemming from multiple countries, vendors, analysts, and patient populations. METHODS: We comprehensively extracted published and unpublished data from studies reporting CMR parameters in healthy adults. A steady-state free-precession short-axis stack at 1.5T or 3T was used to trace either counting the papillary muscles and trabeculations in the LV volume or mass. We used a novel Bayesian hierarchical meta-analysis model to derive the pooled lower and upper reference values for each CMR parameter. Our model accounted for the expected differences between tracing techniques by including informative prior distributions from a large external data set. RESULTS: A total of 254 studies from 25 different countries were systematically reviewed, representing 12 812 healthy adults, of which 52 were meta-analyzed. For LV parameters counting papillary muscles and trabeculations in the LV volume, pooled normative reference ranges in men and women, respectively, were as follows: LV ejection fraction of 52% to 73% and 54% to 75%, LV end-diastolic volume index of 60 to 109 and 56 to 96 mL/m 2 , LV end-systolic volume index of 18 to 45 and 16 to 38 mL/m 2 , and LV mass index of 41 to 76 and 33 to 57 g/m 2 . For LV parameters counting papillary muscles and trabeculations in the LV mass, pooled normative reference ranges in men and women, respectively, were as follows: LV ejection fraction of 57% to 74% and 57% to 75%, LV end-diastolic volume index of 60 to 97 and 55 to 88 mL/m 2 , LV end-systolic volume index of 18 to 37 and 15 to 34 mL/m 2 , and LV mass index of 50 to 83 and 38 to 65 g/m 2 . For RV parameters, pooled normative reference ranges in men and women, respectively, were as follows: RV ejection fraction of 47% to 68% and 49% to 71%, RV end-diastolic volume index of 64 to 115 and 57 to 99 mL/m 2 , RV end-systolic volume index of 23 to 52 and 18 to 42 mL/m 2 , and RV mass index of 14 to 29 and 13 to 25 g/m 2 . CONCLUSIONS: Our Bayesian hierarchical meta-analysis provides normative reference values for CMR parameters of LV and RV size, systolic function, and mass, encompassing both tracing techniques across a diverse multinational sample of healthy men and women.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,981
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,006
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,239 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations22
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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