The Role of Late Gadolinium Enhancement on Cardiac MRI in Predicting Arrhythmic Events in Non-Ischemic Cardiomyopathy: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Non-ischemic cardiomyopathy (NICM) is a major cause of heart failure and sudden cardiac death (SCD), with significant heterogeneity in arrhythmic risk. While left ventricular ejection fraction (LVEF) has traditionally been used for risk stratification, it fails to capture all high-risk individuals. Late gadolinium enhancement (LGE) detected on cardiac magnetic resonance imaging (MRI) has emerged as a promising marker of myocardial fibrosis and arrhythmic vulnerability in NICM patients. Objective: This meta-analysis aims to evaluate the prognostic value of LGE on cardiac MRI in predicting arrhythmic events in patients with non-ischemic cardiomyopathy. Methods: A systematic search of PubMed, Embase, Web of Science, and Scopus databases was conducted through April 2024. Studies were eligible if they enrolled NICM patients, assessed LGE using cardiac MRI, and reported arrhythmic outcomes such as SCD or appropriate implantable cardioverter-defibrillator (ICD) therapy. Hazard ratios (HRs) were pooled using a random-effects model. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Results: Five high-quality cohort studies comprising 1,315 patients were included. LGE prevalence ranged from 29% to 48%, with follow-up durations between 2.3 and 5.3 years. The pooled analysis demonstrated that LGE was significantly associated with arrhythmic events, with a combined hazard ratio (HR) of 2.7 (95% CI: 1.94–3.75). No significant heterogeneity was observed (I² = 0%). All included studies showed a consistent direction of effect, reinforcing the predictive value of LGE for adverse arrhythmic outcomes. Conclusion: LGE on cardiac MRI is a strong and independent predictor of arrhythmic events in patients with NICM. Incorporating LGE assessment into clinical decision-making may enhance risk stratification, guide ICD therapy, and ultimately improve patient outcomes.
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 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 | 0,011 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».