Reproducibility of myocardial extracellular volume quantification using dual-energy computed tomography in patients with cardiac amyloidosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Quantifying myocardial extracellular volume (ECV) using computed tomography (CT) has been shown to be useful in the evaluation of cardiac amyloidosis. However, the reproducibility of CT measurements for myocardial ECV, is not well-established in patients with proven cardiac amyloidosis. Methods This prospective single-center study enrolled cardiac amyloidosis patients to undergo dual-energy CT for myocardial fibrosis assessment. Delayed imaging at 7 and 8 min post-contrast and independent evaluations by two blinded cardiologists were performed for ECV quantification using 16-segment (ECV global ) and septal sampling (ECV septal ). Inter- and intraobserver variability and test-retest reliability were measured using Spearman's rank correlation, Bland-Altman analysis, and intraclass correlation coefficients (ICC). Results Among the 24 participants (median age = 78, 67 % male), CT ECV global and ECV septal showed median values of 53.6 % and 49.1 % at 7 min, and 53.3 % and 50.1 % at 8 min, respectively. Inter- and intraobserver variability and test-retest reliability for CT ECV global (ICC = 0.798, 0.912, and 0.894, respectively) and ECV septal (ICC = 0.791, 0.898, and 0.852, respectively) indicated good reproducibility, with no evidence of systemic bias between observers or scans. Conclusions Dual-energy CT-derived ECV measurements demonstrated good reproducibility in patients with proven cardiac amyloidosis, suggesting potential utility as a repeatable imaging biomarker for this disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».