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Enregistrement W4399055688 · doi:10.1136/heartjnl-2024-bcs.205

211 High resolution non-contrast magnetic resonance coronary angiography for coronary artery disease assessment

2024· article· en· W4399055688 sur OpenAlexaboutno aff
Simon Littlewood, Grégory Wood, Karl Kunze, Michael Crabb, Won Yong Kim, Claudia Prieto, René M. Botnar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronary artery diseaseMagnetic resonance imagingRadiologyCoronary arteriesIodinated contrastRight coronary arterySteady-state free precession imagingCoronary angiographyCardiologyArteryInternal medicineComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Coronary artery disease (CAD) is the leading cause of morbidity and mortality in the developed world. Computed tomography coronary angiography (CTCA), with a spatial resolution of approximately 0.6 mm, is the gold standard in both American and European guidelines for non-invasive anatomical assessment low and intermediate risk patients with suspected coronary artery disease. However, CTCA involves use of ionising radiation and iodinated contrast agents. Coronary magnetic resonance angiography (CMRA) offers a promising radiation- and contrast-free alternative. However, clinical adoption has been hampered by challenges such as low spatial resolution, prolonged and unpredictable scan durations, and susceptibility to motion artefacts. Recent advances utilising image navigators (iNAV) have allowed for 100% respiratory scan efficiency and predicable scan times. In this work we sought to perform high resolution (0.7 mm3) CMRA acquisitions on patients presenting with suspected CAD. Methods Individuals referred for a CTCA to investigate suspected CAD were enrolled in the study. An ECG-triggered, free-breathing, 3D whole-heart, balanced steady-state free precession (bSSFP) research sequence with an under sampled 3D variable density spiral-like Cartesian trajectory with golden-angle rotation was utilised. Low-resolution 2D image navigators (iNAV) were incorporated into the sequence to enable 100% respiratory scan efficiency with predictable scan times. Patient preparation involved sublingual nitrates for coronary dilatation +/- intravenous beta-blockers to achieve a target resting heart rate of 50–60 beats-per-minute (bpm). The acquisition window was defined by the diastolic rest period of the right coronary artery (RCA). Imaging was performed using a 1.5T MRI scanner (MAGNETOM Sola, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany). Multiplanar reconstruction and image analysis was performed using cvi42 software (Circle Cardiovascular Imaging Inc., Calgary, Alberta, Canada). CMRA was compared with CTCA for presence of atherosclerotic plaque disease. Results Twenty-two patients were successfully scanned utilising the described CMRA technique. The average heart rate was 55 bpm, and all were in sinus rhythm. The average scan time for the 0.7 mm3 CMRA acquisition was 13 minutes 42 seconds. All acquisitions provided clear visualisation of the proximal and mid portions of all three coronary arteries. An example is shown in figure 1. When compared with the corresponding CTCA there was good agreement for presence of plaque stenosis (figure 2). Discussion This study demonstrates feasibility of free-breathing whole heart CMRA at 0.7 mm3 isotropic spatial resolution with a predictable scan time. The high-resolution acquisition showed excellent stenosis detection when compared with CTCA. This study lends support to CMRA as a radiation and contrast agent-free alternative to CTCA for imaging of coronary anatomy which has the potential to enter clinical practice. Further work is required to assess the negative predictive value of CMRA vs CTCA on a larger cohort of patients. Conflict of Interest Nil

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,292 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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