Circumferential strain and strain rates of the descending aorta as novel measures of aortic stiffness and wall mechanics from standard cardiac MRI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During standard cardiovascular magnetic resonance (CMR) the horizontal long‐axis cine image (i.e., 4‐chamber) is captured which includes a cross‐section of the descending aorta. The aortic cross‐section can be used to assess aortic stiffness (distensibility; ∆area/pressure) or circumferential strain (percentage vascular deformation). We examined whether descending aortic strain from traditional CMR is sensitive to age‐ and disease‐related (heart failure with preserved ejection fraction; HFpEF) arteriosclerosis. We recruited 83 participants into three groups: (1) 34 young individuals (age: 22 ± 3 years; body mass index (BMI): 24.3 ± 2.8 kg/m 2 ); (2) 19 older individuals (age: 69 ± 5 years; BMI: 26.9 ± 4.7 kg/m 2 ) and (3) 26 patients with HFpEF (age: 69 ± 6 years; BMI: 35.8 ± 6.1 kg/m 2 ). All participants were studied in the same 3 T scanner (Phillips, Achieva). Descending aortic cross‐sectional area and circumferential strain were measured using cvi 42 software. Blood pressure was measured via a brachial oscillometric cuff. Data were compared via ANOVA. All data are reported as means ± standard deviation. Compared to the young group (71 ± 5 mmHg), mean arterial pressure was higher in the older (83 ± 9 mmHg, P < 0.001) and HFpEF groups (86 ± 10 mmHg, P < 0.001). Minimum and maximum aortic areas were greater in the older and HFpEF groups (both, P < 0.01). Peak descending aortic strain (young: 11.4% ± 2.2%; older: 4.8% ± 1.6%; HFpEF 3.8% ± 1.6%) and absolute distension were lower (all, P < 0.02) in the older and HFpEF groups compared to the young. Peak descending aortic strain and strain rates are sensitive to age and may provide a novel assessment of arterial stiffness for longitudinal studies that utilize or have utilized CMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».