Prediction of ventricular arrhythmias and sudden cardiac death by quantification and location of late gadolinium enhancement on cardiac magnetic resonance: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: In non-ischaemic cardiomyopathy (NICM), late gadolinium enhancement (LGE) detected by cardiovascular magnetic resonance is related to ventricular arrhythmia (VA) and sudden cardiac death (SCD) risk. The incremental prognostic value of quantifying LGE volume or mass beyond its mere presence, however, remains unresolved. The aim was to evaluate whether LGE quantification improves the prediction of SCD. METHODS AND RESULTS: PubMed, Embase, and Web of Science were searched on 20 November 2024 for observational studies that related quantified LGE burden to ventricular arrhythmia (VA)/SCD in NICM. Forty-one studies met prespecified criteria. Hazard ratios (HRs) were pooled with random-effects models, and quantification information was depicted in figures. Presence of any LGE was associated with a three-fold increase in VA/SCD risk (pooled HR 3.31, 95% confidence interval: 2.58-4.24). Beyond this binary marker, every additional 1% (or 1 g) of LGE was associated with a 12% relative risk increase (range 10-20%), independent of left ventricular ejection fraction and consistent across eight semi-automated thresholding techniques. This included 2-6 standard deviations above the reference myocardium and the full-width half-maximum method. Additionally, results were prone to substantial methodological heterogeneity (τ² = 1.49) and small-study bias. Once the presence of LGE was accounted for, scar quantification and location conferred minimal additional prognostic value. CONCLUSION: Quantitative LGE assessment provides little incremental prognostic utility over dichotomous LGE detection. Consensus imaging standards and prospective validation are requisite before LGE burden can guide primary implantable cardioverter defibrillator allocation in NICM.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».