Role of myocardial strain imaging in diagnosing inducible myocardial ischemia with treadmill contrast-enhanced stress echocardiography
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study is to analyze the diagnostic value of global longitudinal strain (GLS) in detecting inducible myocardial ischemia in patients with chest pain undergoing treadmill contrast-enhanced stress echocardiography (SE). METHODS: We retrospectively enrolled all patients who underwent invasive coronary angiography after treadmill contrast-enhanced SE. Rest and peak-stress myocardial GLS, segmental LS, and LS of 4-chamber (CH), 2-CH, and 3-CH views were reported. Luminal stenosis of more than 70% or fractional flow reserve (FFR) of < 0.8 was considered significant. RESULTS: In total 33 patients were included in the final analysis, among whom sixteen patients (48.4%) had significant coronary artery stenosis. Averaged GLS, 3-CH, and 4-CH LS were significantly lower in patients with critical coronary artery stenosis compared to those without significant stenosis (-17.1 ± 7.1 vs. -24.2 ± 7.2, p = 0.041), (-18.2 ± 8.9 vs. -24.6 ± 8.2, p = 0.045) and (-14.8 ± 6.2 vs. -22.8 ± 7.8, p = 0.009), respectively. Receiver operating characteristic (ROC) analysis of ischemic and non-ischemic segments demonstrated that a cut-off value of -20% of stress LS had 71% sensitivity and 60% specificity for ruling out inducible myocardial ischemia (Area under the curve was AUC = 0.72, P < 0.0001). CONCLUSION: Myocardial LS measured with treadmill contrast-enhanced stress echocardiography demonstrates potential value in identifying patients with inducible myocardial ischemia.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».