Intraventricular pressure difference estimation based on blood speckle tracking—invasive validation and early clinical application
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Ventricular relaxation creates an intraventricular pressure difference (IVPD) and resultant diastolic suction. Non-invasive estimation by echocardiographic techniques would allow to clinically evaluate IVPD as an important component of diastolic functional assessment. The aims of the current study were to evaluate the accuracy of IVPD estimation based on Blood Speckle Tracking (BST) echocardiography compared with invasive pressure measurements and to clinically apply the method in children with univentricular hearts (UVH) and controls. METHODS AND RESULTS: The accuracy of BST-based IVPD-estimates was assessed in an open-chest porcine model, comparing BST-based IVPD with simultaneous repeated invasive pressure measurements in six pigs using micromanometer catheters. BST-based IVPD assessment during early diastolic filling was performed in 83 healthy controls and 44 patients with UVH and compared between the groups. The validation in pigs included 103 measurements, demonstrating a mean difference of -0.01 mmHg (P = 0.33) and high correlation (r = 0.95, P value < 0.001) between IVPD from BST (-1.31 ± 0.28 mmHg) and invasive measurements (-1.30 ± 0.31 mmHg). In the paediatric patients, age range 6 months-17.76 years, feasibility was 93.9% in controls and 88.6% in UVH patients. Median IVPD was significantly higher in controls compared with UVH (-1.82 vs. -0.88 mmHg, P < 0.001). Intraclass correlation coefficients for variability of clinical BST-data were 0.99 (interobserver) and 0.98 (intraobserver) respectively. CONCLUSION: BST echocardiography provides accurate estimation of IVPD in early diastole. IVPD was significantly lower in children with UVH compared with controls suggesting lower diastolic suction, which can impact overall filling dynamics.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».