Multimodality Imaging to Understand Mechanisms of Right Ventricular Disease
Notice bibliographique
Résumé
Right ventricular (RV) disease is commonly encountered in patients with cardiovascular conditions and is associated with adverse prognosis. The principal pathogenic mechanisms giving rise to RV pathology include RV pressure overload, RV volume overload, and RV myocardial diseases. Noninvasive cardiac imaging is commonly used to detect the conditions associated with RV disease and ultimately guide therapeutic decisions. Transthoracic echocardiogram is usually the first-line test in patients with suspected RV disease and it provides relevant information on biventricular size and function, valvular abnormalities, and cardiac hemodynamics including pulmonary pressures. Cardiac magnetic resonance imaging is considered the reference standard noninvasive imaging test for quantifying ventricular size and function and cardiac shunts and has a secondary role for assessing valvular disease when echocardiography is nondiagnostic. Cardiac magnetic resonance imaging also provides insight into RV myocardial diseases such as inflammation, infarction, and infiltration. Nuclear cardiology and cardiac computed tomography imaging can also be used to inform on specific RV disease mechanisms originating from lung disease and pulmonary vasculature disorders. In this review, we discuss the role and utility of cardiac imaging in characterizing RV mechanisms of disease and provide a suggested framework for clinicians to appropriately utilize imaging in these clinical scenarios.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».