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Enregistrement W4410277323 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a7952

The Age-dependent Upper Limit of Normal for Hyperpolarized 129Xe MRI Ventilation Defect Percent in Healthy Individuals Using a Multi-center Database

2025· article· en· W4410277323 sur OpenAlexaff
Abdullah Bdaiwi, Marrissa J. McIntosh, Riaz Hussain, Matthew M. Willmering, Sarah Svenningsen, Jonathan H. Rayment, Grace Párraga, Giles Santyr, Jim M. Wild, Robert P. Thomen, Jaime F. Mata, Peter Niedbalski, David Mummy, Bastiaan Driehuys, Laura C. Bell, Christoffer Laustsen, Zackary I. Cleveland, Laura L. Walkup, Jason C. Woods, Sean B. Fain, Rachel L. Eddy

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaHospital for Sick ChildrenWestern UniversityBC Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCenter (category theory)Ventilation (architecture)Nuclear medicineNuclear magnetic resonancePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Hyperpolarized 129Xe magnetic resonance imaging (129XeMRI) is an innovative, clinically approved imaging technique that provides novel insights into lung structure and function such as the ventilation defect percent (VDP). An upper limit of normal (ULN) for VDP has previously been proposed (McIntosh et al, 2023), but ULN accounting for variations in age as well as imaging sites, scanner platforms, and acquisition protocols remain undefined. We aimed to determine the ULN for VDP in healthy individuals across sites, scanners, acquisition methods, and VDP-quantification techniques, offering a reference for assessing age-related lung function and setting benchmarks for clinical interpretation and multisite comparisons. Methods: Hyperpolarized 129Xe and anatomical MRI were collected from 281 healthy participants (age 33±17yrs [5-84yrs]; 142F/139M) at 10 sites (Figure-A), all of which are part of the 129XeMRI Clinical Trials Consortium (https://www.129xectc.org/). Participants inhaled 129Xe dosed based on a percentage of TLC, FVC, or up to 1L, followed by a <20-second breath-hold. Images were acquired using Siemens, Philips, or GE MRI systems (1.5T/3T) with different acquisitions protocols (2D/3D, cartesian/spiral, axial/coronal). Anatomical images were registered to 129Xe ventilation images, and lung masks were generated using pretrained segmentation models with manual corrections. N4-bias correction was applied to correct 129Xe signal variations. VDP was calculated using six methods: 60% thresholding of the mean lung signal (TH60%), K-means, Adaptive-K-means (AKmeans), linear-binning normalized by mean-signal (LBmean), and generalized-linear-binning normalized by median (GLBmed) and 99-percentile (GLB99p). The ULN for VDP was calculated for the total group and for age subgroups as Mean(VDP)+1.96·(SD(VDP)/√N), where N is the number of participants in the respective group. Results: Representative 129Xe ventilation images with VDP for four healthy participants across age and VDP methods (Figure-B) demonstrated a clear trend of increased VDP with increasing age. Across all participants, VDP correlated significantly with age (P<0.001) for all methods (Figure-C). However, mean VDP and variability were numerically greater for TH60% (2.47±2.12%), GLBmed (1.73±1.62%), and GLB99p (1.64±2.19%) compared to Kmeans (0.34±0.53%), AKmeans (0.33±0.67%), and LBmean (0.33±0.83%). ULN values stratified by age group are shown for each method in Figure-D. Conclusions: The observed age-dependent increase in the ULN for 129XeMRI VDP across sites, platforms, acquisition protocols, and VDP quantification methods reflects “real-world” conditions and serves as a critical reference for clinical interpretation. Notably, significant differences in mean and variability of VDP were observed across methods, highlighting the need for method-specific benchmarks to ensure consistent interpretation and facilitate comparisons across studies and clinical settings.

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)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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