Evaluation of Left Ventricular Flow Kinetic Energy by Four‐Dimensional Blood Flow <scp>MRI</scp> in Nondialysis Chronic Kidney Disease Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic kidney disease (CKD) is associated with increased, and early cardiovascular disease risk. Changes in hemodynamics within the left ventricle (LV) respond to cardiac remodeling. The LV hemodynamics in nondialysis CKD patients are not clearly understood. PURPOSE: To use four-dimensional blood flow MRI (4D flow MRI) to explore changes in LV kinetic energy (KE) and the relationship between LV KE and LV remodeling in CKD patients. STUDY TYPE: Retrospective. POPULATION: 98 predialysis CKD patients (Stage 3: n = 21, stage 4: n = 21, and stage 5: n = 56) and 16 age- and sex-matched healthy controls. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: 3.0 T/balanced steady-state free precession (SSFP) cine sequence, 4D flow MRI with a fast field echo sequence, T1 mapping with a modified Look-Locker SSFP sequence, and T2 mapping with a gradient recalled and spin echo sequence. ASSESSMENT: Demographic characteristics (age, sex, height, weight, blood pressure, heart rate, aortic regurgitation, and mitral regurgitation) and laboratory data (eGFR, Creatinine, hemoglobin, ferritin, transferrin saturation, potassium, and carbon dioxide bonding capacity) were extracted from patient records. Myocardial T1, T2, LV ejection fraction, end diastolic volume (EDV), end systolic volume, LV flow components (direct flow, delayed ejection, retained inflow, and residual volume) and KE parameters (peak systolic, systolic, diastolic, peak E-wave, peak A-wave, E/A ratio, and global) were assessed. The KE parameters were normalized to EDV (KEiEDV). Parameters were compared between disease stage in CKD patients, and between CKD patients and healthy controls. STATISTICAL TESTS: Differences in clinical and imaging parameters between groups were compared using one-way ANOVA, Kruskal Walls and Mann-Whitney U tests, chi-square test, and Fisher's exact test. Pearson or Spearman's correlation coefficients and multiple linear regression analysis were used to compare the correlation between LV KE and other clinical and functional parameters. A P-value of <0.05 was considered significant. RESULTS: Compared with healthy controls, peak systolic (24.76 ± 5.40 μJ/mL vs. 31.86 ± 13.18 μJ/mL), systolic (11.62 ± 2.29 μJ/mL vs. 15.27 ± 5.10 μJ/mL), diastolic (7.95 ± 1.92 μJ/mL vs. 13.33 ± 5.15 μJ/mL), peak A-wave (15.95 ± 4.86 μJ/mL vs. 31.98 ± 14.51 μJ/mL), and global KEiEDV (9.40 ± 1.64 μJ/mL vs. 14.02 ± 4.14 μJ/mL) were significantly increased and the KEiEDV E/A ratio (1.16 ± 0.67 vs. 0.69 ± 0.53) was significantly decreased in CKD patients. As the CKD stage progressed, both diastolic KEiEDV (10.45 ± 4.30 μJ/mL vs. 12.28 ± 4.85 μJ/mL vs. 14.80 ± 5.06 μJ/mL) and peak E-wave KEiEDV (15.30 ± 7.06 μJ/mL vs. 14.69 ± 8.20 μJ/mL vs. 19.33 ± 8.29 μJ/mL) increased significantly. In multiple regression analysis, global KEiEDV (β* = 0.505; β* = 0.328), and proportion of direct flow (β* = -0.376; β* = -0.410) demonstrated an independent association with T1 and T2 times. DATA CONCLUSION: 4D flow MRI-derived LV KE parameters show altered LV adaptations in CKD patients and correlate independently with T1 and T2 mapping that may represent myocardial fibrosis and edema. TECHNICAL EFFICACY: Stage 3.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».