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Enregistrement W4395050618 · doi:10.1097/hco.0000000000001154

Recent advances in multimodal imaging in tetralogy of fallot and double outlet right ventricle

2024· article· en· W4395050618 sur OpenAlexaff
Aakansha Ajay Vir Singh, Shi‐Joon Yoo, Mike Seed, Christopher Z. Lam, Israel Valverde

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Cardiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTetralogy of FallotDouble outlet right ventricleVentricleCardiologyInternal medicineRadiologyHeart disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: In the ever-evolving field of medical imaging, this review highlights significant advancements in preoperative and postoperative imaging for Tetralogy of Fallot (TOF) and double outlet right ventricle (DORV) over the past 18 months. RECENT FINDINGS: This review showcases innovations in echocardiography such as 3D speckle tracking echocardiography (3DSTE) for assessing right ventricle-pulmonary artery coupling (RVPAC) and Doppler velocity reconstruction (DoVeR) for intracardiac flow fields evaluation. Furthermore, advances in assessment of cardiovascular anatomy using computed tomography (CT) improve the integration of imaging in ablation procedures. Additionally, the inclusion of cardiac magnetic resonance (CMR) parameters as risk score predictors for morbidity, and mortality and for timing of pulmonary valve replacement (PVR) indicates its significance in clinical management. The utilization of 4D flow techniques for postoperative hemodynamic assessment promises new insights into pressure mapping. Lastly, emerging technologies such as 3D printing and 3D virtual reality are expected to improve image quality and surgical confidence in preoperative planning. SUMMARY: Developments in multimodality imaging in TOF and DORV are poised to shape the future of clinical practice in this field.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,441
Score d'incertitude au seuil0,407

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,334 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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