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Enregistrement W4401523326 · doi:10.21037/cdt-23-466

Quadratic stratification of left ventricular hypertrophy and association with mitral insufficiency grading: a retrospective study using cardiac magnetic resonance

2024· article· en· W4401523326 sur OpenAlexafffundabout
Monisha Ghosh Srabanti, Julio García

Notice bibliographique

RevueCardiovascular Diagnosis and Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of CalgaryLibin Cardiovascular Institute of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchAlberta InnovatesAlberta Innovates - Health Solutions
Mots-clésMedicineCardiologyLeft ventricular hypertrophyInternal medicineGrading (engineering)Cardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingRetrospective cohort studyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic primary mitral regurgitation (MR) is caused by the defect in >1 component of the mitral valve, potentially leading to left ventricular hypertrophy (LVH). The relationship between LVH subtypes and the insufficiency grading of chronic MR remains unclear. Thus, we aimed to investigate this association and explore the impact of unhealthy habits on LVH development in patients with chronic primary MR through a cross-sectional study. Methods: Cardiac magnetic resonance (CMR) data was retrospectively collected from 3T magnetic resonance imaging (MRI) scanners in 71 patients with chronic primary MR (range, 20-84 years, 52% men). Considered patients (with mild-to-severe MR) were enrolled between March 2015 and September 2022 from the Cardiovascular Imaging Registry of Calgary (CIROC) database. Left ventricle (LV) function was assessed using cvi42 v5.11.5. Patients were categorized into 'mild-to-severe' MR using regurgitation fraction (RF), according to the current imaging guidelines. LVH subtypes were determined using mass-to-volume (M/V) calculations. IBM SPSS was used to run all the statistical analyses. This study employed normality checks by using the Shapiro-Wilk test; one-way analysis of variance (ANOVA) and Kruskal-Wallis tests with post-hoc pairwise comparisons; Chi-squared tests, Fisher's Exact test, crosstabulation analysis, and multinomial logistic regression to examine relationships between MR severity, LVH types, and impact of lifestyle factors, significance at P<0.05. Results: 17.2%, P=0.26). No differences were observed between age groups ('Young-Middle' = under 60 years, and 'Middle-Old' = over 60 years). Still, there were notable differences in LVH prevalence within the 'Young-Middle' age group for mild-moderate (P=0.01) and moderate-severe MR (P=0.02). Eccentric LVH was associated with higher body mass index (BMI), smoking, and frequent alcohol consumption [odds ratio (OR) 1.02, 95% confidence interval (CI): 0.56-1.26; OR 1.65, 95% CI: 1.31-6.52; OR 1.15, 95% CI: 0.26-1.34], while CR was solely associated with increased BMI (smokers OR =1.84, 95% CI: 1.25-3.91 and alcohol consumers OR =1.32, 95% CI: 0.86-2.48). Nicotine and caffeine consumption did not appear to be a risk factor for LVH (nicotine: eccentric, OR =0.99, 95% CI: 0.65-1.86; CR, OR =0.97, 95% CI: 0.69-2.39 and caffeine: eccentric, OR =0.69, 95% CI: 0.48-1.61; CR, OR =0.97, 95% CI: 0.78-4.01). Conclusions: This study reveals sex-based associations between LVH subtypes and severity of chronic primary MR. Lifestyle factors such as cigarette smoking, alcohol consumption, and elevated BMI influence LVH risk, while nicotine and caffeine consumption exhibit minimal effects.

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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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'admission3
Résumé présentoui

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