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Enregistrement W4415790544 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4343019

Abstract 4343019: Cardiac magnetic resonance imaging findings and their association with exercise performance – data from the Single Ventricle Reconstruction Trial longitudinal follow-up

2025· article· en· W4415790544 sur OpenAlexaff
Jon Detterich, Adam L. Dorfman, Timothy C. Slesnick, Amee Shah, Arni Nutting, Mike Seed, Michael J. Campbell, Ben Goot, Ashwin Prakash, Carol Prospero, Mark Cartoski, Edem Binka, Danish Vaiyani, Sean M. Lang, Felicia Trachtenberg, Jane W. Newburger, Caren S. Goldberg, Michael D. Taylor

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentricleUnivariate analysisShunt (medical)Cardiac magnetic resonanceCardiac magnetic resonance imagingMagnetic resonance imagingAscending aortaDemographics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: In the Single Ventricle Reconstruction Trial, long-term follow up (SVRIII), morbidity and mortality compounded with age regardless of shunt type at Norwood procedure. AIMS: We aimed to describe SVRIII MRI findings by shunt type and determine associations between cardiac MRI and exercise performance. METHODS: Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) and cardiopulmonary exercise testing (CPET) were performed at ages 10-14 years. Demographics and CMR parameters were compared by shunt type. An estimate of aortopulmonary collaterals (APC) and fenestration (Fen) flow was calculated by subtracting total vena cava flow from aorta flow. All SVR III, CMR, and demographics data were used to determine univariate and multivariable predictors of right ventricular function (RVEF %). CMR parameters were used to determine predictors of ventilatory efficiency (VE/VCO 2 ) and peak VO 2 (ml/min/kg). RESULTS: Among 237 participants enrolled in SVR III, 168 participants had complete CMR exams (79 mBTTS, 89 RVPAS, 33% female). RV volumes (BTTS 91.9 ml/m2 vs RVPAS 93.4 ml/m2, cardiac output (BTTS 42ml/beat vs RVPAS 46ml/beat), and APC+Fen flow were similar between shunt types, while the RVPAS group tended to have higher SVC flow (BTTS 16.1ml/beat vs RVPAS 18.3 ml/beat P=0.04). The mBTTS group had a slightly larger isthmus (13.8mm vs 12.8mm), but similar ascending aorta (AAO mm), and branch PA sizes. Table 1 shows CMR univariate predictors of RVEF, VE/VCO 2 and peak VO 2 . Both RVESVi (ml/m 2 ) and RVEDVi (ml/m 2 ) were negatively associated with RVEF. Despite a negative association between higher RPA:LPA flow balance and RVEF, there was also a weakly negative association between LPA size and RVEF. Higher total vena cava flow (ml/beat) and pulmonary blood flow were associated with improved VE/VCO 2 . Right ventricular volumes and mass were negatively associated with Peak VO 2 , while AAO and RVEF were positively associated with peak VO 2 . By multivariable analysis RV mass and AAO size explain approximately 11% of the variability in peak VO 2 ( Table 2 ). CONCLUSION: Chronic volume loading of the single right ventricle in the setting of low systemic blood flow and pulmonary flow imbalance are associated with RV dysfunction. CMR measures of RV size and systemic blood flow have a modest association with ventilatory efficiency and peak exercise performance. Higher Qs is associated with improved ventilatory efficiency, while larger AAO and lower RV mass are associated with improved peak VO 2 .

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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