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Enregistrement W4409454962 · doi:10.1093/ejcts/ezaf128

Imaging-based biomechanical parameters for assessing risk of aortic dissection and rupture in thoracic aortic aneurysms

2025· review· en· W4409454962 sur OpenAlexafffund
Nitish Bhatt, Hijun Seo, Kate Hanneman, Nicholas S. Burris, Craig A. Simmons, Jennifer Chung

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAortic aneurysm repair treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkTed Rogers Centre for Heart ResearchToronto Rehabilitation InstituteUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésBiomechanicsMedicineAortic dissectionAortic aneurysmThoracic aortic aneurysmAbdominal aortic aneurysmAortaRadiologyDissection (medical)AneurysmBiomedical engineeringSurgeryAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Imaging-based methods of measuring aortic biomechanics may provide superior and a more personalized in vivo risk assessment of patients with thoracic aortic aneurysms compared to traditional aortic size criteria such as maximal aortic diameter. We aim to summarize the data on in vivo imaging techniques for evaluation of aortic biomechanics. METHODS: A thorough search of literature was conducted in MEDLINE, EMBASE and Google Scholar for evidence of various imaging-based biomechanics techniques. All imaging modalities were included. Data involving preclinical/animal models or exclusively focussed on abdominal aortic aneurysms were excluded. RESULTS: The various imaging-based biomechanical parameters can be divided into categories of increasing complexity: strain-based, stiffness-based and computational modelling-derived. Strain-based and stiffness-based parameters are more simply calculated and can be derived using multiple imaging modalities. Initial studies are promising towards linking these parameters with clinically relevant end-points, including aortic dissection, though work is required for standardization. Computationally derived parameters provide detail of stress exerted on the aortic wall with great spatial resolution. However, they are highly dependent on the assumptions applied to the models, such as material properties of the aortic wall. CONCLUSIONS: Imaging-based aortic biomechanics represent a major technical advancement for personalized in vivo risk stratification of patients with ascending thoracic aortic aneurysm. The next steps in clinical translation require large-scale validation of these markers towards predicting aortic dissections and comparison against the gold standard ex vivo aortic biomechanics as well as development of a user-friendly, low-cost algorithm that can be widely adopted.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0140,008
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,361
Écart entre enseignants0,320 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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