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Enregistrement W4414979031 · doi:10.1016/j.jaccas.2025.105295

Fetal Cardiac Magnetic Resonance Imaging in Left-Sided Diaphragmatic Hernia

2025· article· en· W4414979031 sur OpenAlexaff
Gloria Biechele, Nicola Fink, Julien Dinkel, Ryoko Mehnert, Teresa Starrach, M. Schelling, Christoph Hübener, Sven� Mahner, Bernd J. Wintersperger, Jens Ricke, Sophia Stoecklein

Notice bibliographique

RevueJACC Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFetusMagnetic resonance imagingDiaphragmatic herniaCongenital diaphragmatic herniaDiaphragmatic breathingCardiac magnetic resonanceHerniaLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Magnetic resonance imaging (MRI) has become an essential complementary imaging tool during pregnancy. CASE SUMMARY: In this case of left-sided congenital diaphragmatic hernia (CDH), fetal cardiac MRI at 29 gestational weeks showed subtle septal bounce and reduced biventricular ejection fraction. On follow-up MRI at 37 gestational week, the right ventricle was significantly dilated (right-to-left ventricle index: 1.9:1.0), indicating increasing right ventricular strain and raising the suspicion of pulmonary hypertension (PH). Post delivery, the newborn required ventilation and circulatory support. Diagnosis of PH was confirmed by echocardiography. After surgical repair, the clinical course was unremarkable. DISCUSSION: This case illustrates that fetal cardiac MRI can provide a prenatal assessment of cardiovascular sequelae of CDH, thereby informing perinatal care. TAKE-HOME MESSAGES: Fetal MRI in CDH is used to accurately quantify fetal lung volume and to detect associated malformations. Additional cardiac assessment can indicate right ventricular strain and should raise suspicion of PH and prompt information of perinatal management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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