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Enregistrement W4392112240 · doi:10.1016/j.ejrad.2024.111386

Reproducibility assessment of rapid strains in cardiac MRI: Insights and recommendations for clinical application

2024· article· en· W4392112240 sur OpenAlexaff
Moritz C. Halfmann, Luuk H G A Hopman, Hermann Körperich, Edyta Błaszczyk, Jan Gröschel, Jeanette Schulz‐Menger, Janek Salatzki, Florian André, Silke Friedrich, Tilman Emrich

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Radiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Function and Risk Factors
Établissements canadiensGDI Integrated Facility Services (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReproducibilityMedicineIntraclass correlationFeature trackingGeneralizability theoryRepeatabilityLimits of agreementCardiac imagingCardiac magnetic resonanceNuclear medicineConcordance correlation coefficientLinear regressionMagnetic resonance imagingBland–Altman plotCoefficient of variationCardiac magnetic resonance imagingRadiologyCardiologyStatisticsArtificial intelligencePattern recognition (psychology)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Studies have shown the incremental value of strain imaging in various cardiac diseases. However, reproducibility and generalizability has remained an issue of concern. To overcome this, simplified algorithms such as rapid atrioventricular strains have been proposed. This multicenter study aimed to assess the reproducibility of rapid strains in a real-world setting and identify potential predictors for higher interobserver variation. METHODS: A total of 4 sites retrospectively identified 80 patients and 80 healthy controls who had undergone cardiac magnetic resonance imaging (CMR) at their respective centers using locally available scanners with respective field strengths and imaging protocols. Strain and volumetric parameters were measured at each site and then independently re-evaluated by a blinded core lab. Intraclass correlation coefficients (ICC) and Bland-Altman plots were used to assess inter-observer agreement. In addition, backward multiple linear regression analysis was performed to identify predictors for higher inter-observer variation. RESULTS: There was excellent agreement between sites in feature-tracking and rapid strain values (ICC ≥ 0.96). Bland-Altman plots showed no significant bias. Bi-atrial feature-tracking and rapid strains showed equally excellent agreement (ICC ≥ 0.96) but broader limits of agreement (≤18.0 % vs. ≤3.5 %). Regression analysis showed that higher field strength and lower temporal resolution (>30 ms) independently predicted reduced interobserver agreement for bi-atrial strain parameters (ß = 0.38, p = 0.02 for field strength and ß = 0.34, p = 0.02 for temporal resolution). CONCLUSION: Simplified rapid left ventricular and bi-atrial strain parameters can be reliably applied in a real-world multicenter setting. Due to the results of the regression analysis, a minimum temporal resolution of 30 ms is recommended when assessing atrial deformation.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,323 · 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'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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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