Duration of adenosine-induced myocardial hyperaemia: insights from quantitative 13N-ammonia positron emission tomography myocardial perfusion imaging
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This study aimed to assess the impact of adenosine on quantitative myocardial blood flow (MBF) in a rapid stress-rest protocol compared with a rest-stress protocol using 13N-ammonia positron emission tomography (PET) myocardial perfusion imaging (MPI) and to gain insights into the time dependency of such effects. METHODS AND RESULTS: Quantitative MBF at rest (rMBF) and during adenosine-induced stress (sMBF) and myocardial flow reserve (MFR) were obtained from 331 retrospectively identified patients who underwent 13N-ammonia PET MPI for suspected chronic coronary syndrome and who all exhibited no perfusion defects. Of these, 146 (44.1%) underwent a rapid stress-rest protocol with a time interval (Δtstress-rest) of 20 ± 4 min between adenosine infusion offset and rest imaging, as per clinical routine. The remaining 185 (55.9%) patients underwent a rest-stress protocol and served as the reference. Groups did not differ regarding demographics, risk factors, medication, left ventricular function, and calcium scores. rMBF was significantly higher in the stress-rest vs. the rest-stress group [0.80 (interquartile range 0.66-1.00) vs. 0.70 (0.58-0.83) mL·min-1·g-1, P < 0.001], and, as sMBF was identical between groups [2.52 (2.20-2.96) vs. 2.50 (1.96-3.11), P = 0.347], MFR was significantly lower in the stress-rest group [3.07 (2.43-3.88) vs. 3.50 (2.63-4.10), P = 0.007]. There was a weak correlation between Δtstress-rest and rMBF (r = -0.259, P = 0.002) and between Δtstress-rest and MFR (r = 0.163, P = 0.049), and the proportion of patients with abnormally high rMBF was significantly decreasing with increasing Δtstress-rest. CONCLUSION: Intravenously applied adenosine induces a long-lasting hyperaemic effect on the myocardium. Consequently, rapid stress-rest protocols could lead to an overestimation of rMBF and an underestimation of MFR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».