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Enregistrement W4408525977 · doi:10.20452/pamw.16975

Quantitative stress perfusion cardiovascular magnetic resonance: clinical implications for patients with suspected myocardial ischemia

2025· article· en· W4408525977 sur OpenAlexaff
Sonia Borodzicz-Jażdżyk, Roel Hoek, Caitlin E.M. Vink, Geoffrey W. de Mooij, Adriaan Wilgenhof, Luuk H. Hopman, Mitchel Benovoy, Marco Götte

Notice bibliographique

RevuePolskie Archiwum Medycyny Wewnętrznej · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensGDI Integrated Facility Services (Canada)
Organismes subventionnairesEuropean Association of Cardiovascular Imaging
Mots-clésPerfusionMyocardial ischemiaCardiologyMedicineIschemiaInternal medicineMagnetic resonance imagingCardiac magnetic resonanceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Recent technical advances in stress perfusion cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging allow for myocardial blood flow (MBF) quantification (quantitative perfusion CMR [QP CMR]). However, clinical utility of QP CMR, as compared with conventional grayscale qualitative assessment (QA), is unknown. OBJECTIVES: The study aimed to compare the clinical conclusions on ischemia detection derived from QA of conventional grayscale stress perfusion CMR images and QP CMR in a real‑world population of patients with suspected myocardial ischemia. PATIENTS AND METHODS: This study retrospectively analyzed 101 patients with suspected myocardial ischemia referred for adenosine stress perfusion CMR imaging. QA of grayscale first‑pass perfusion CMR was performed by level 3 CMR experts. In QP assessment, stress and rest MBF (ml/g/min) were calculated for automatically determined myocardial segments. Each patient and coronary territory were classified by both QA and QP mapping, in a blind manner, as either ischemic or nonischemic. RESULTS: QP assessment classified more coronary territories as ischemic than QA (46% vs 17%; P <0.001). In the per‑patient analysis, QP analysis identified myocardial ischemia in 64 patients (63%), and QA in 40 (40%; P <0.001). Ischemia was diagnosed by QA but not by QP analysis in 7% of the patients (QA+/QP-). In 31% of the patients, QP assessment established a new diagnosis of myocardial ischemia (QA-/QP+). CONCLUSION: QP CMR detects more ischemic coronary territories than QA and holds promise for identifying cases of myocardial ischemia that may be overlooked by QA alone in a real‑world patient population.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,327
Écart entre enseignants0,310 · 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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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