Deep Learning Model of Diastolic Dysfunction Risk Stratifies the Progression of Early-Stage Aortic Stenosis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The development and progression of aortic stenosis (AS) from aortic valve (AV) sclerosis is highly variable and difficult to predict. Objectives We investigated whether a previously validated echocardiography-based deep learning (DL) model assessing diastolic dysfunction (DD) could identify the latent risk associated with the development and progression of AS. Methods We evaluated 898 participants with AV sclerosis from the Atherosclerosis Risk in Communities (ARIC) cohort study and associated the DL-predicted probability of DD with two endpoints: (1) the new diagnosis of AS and (2) the composite of subsequent mortality or AV interventions. We performed validation in two additional cohorts: 1) patients with mild-to-moderate AS undergoing cardiac magnetic resonance (CMR) imaging and serial echocardiographic assessments (n=50), and (2) patients with AV sclerosis undergoing 18 F-sodium fluoride ( 18 F-NaF) and 18 F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (PET) combined with computed tomography (CT) to assess valvular inflammation and calcification (n=18). Results In the ARIC cohort, a higher DL-predicted probability of DD was associated with the development of AS (adjusted HR: 3.482 [2.061 – 5.884], p<0.001) and subsequent mortality or AV interventions (adjusted HR: 7.033 [3.036 – 16.290], p<0.001). The multivariable Cox model (incorporating the DL-predicted probability of DD) derived from the ARIC cohort efficiently predicted the progression of AS (C-index: 0.798 [0.648 – 0.948]) in the CMR cohort. Moreover, the predictions of this multivariable Cox model correlated positively with valvular 18 F-NaF mean standardized uptake values in the PET/CT cohort (r=0.62, p=0.008). Conclusions Assessment of DD using DL can stratify the latent risk associated with the progression of early-stage AS. CONDENSED ABSTRACT We investigated whether DD assessed using DL can predict the progression of early-stage AS. In 898 patients with AV sclerosis, the DL-predicted probability of DD was associated with the development of AS. The multivariable Cox model derived from these patients also predicted the progression of AS in an external cohort of patients with mild-to-moderate AS (n=50). Moreover, the predictions of this model correlated positively with PET/CT-derived valvular 18 F-NaF uptake in an additional cohort of patients with AV sclerosis (n=18). These findings suggest that assessing DD using DL can stratify the latent risk associated with the progression of early-stage AS.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».