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Enregistrement W611070489 · doi:10.1161/circ.130.suppl_2.18065

Abstract 18065: Combining Echo Doppler and CT Derived LVOT Measurements Improve Accuracy of Continuity Equation Based Aortic Valve Area Determination

2014· article· en· W611070489 sur OpenAlexaff
Sami Alnasser, Asim N. Cheema, Vamshi Kotha, Djeven P. Deva, Jeremy Edwards, Christopher E. Buller, Mark D. Peterson, David A. Latter, Osama Benhomeid, Laura Finken, Robert J. Chisholm

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Imaging and Diagnostics
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVentricular outflow tractEcho (communications protocol)Nuclear medicineAortic valveCardiologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Left ventricular outflow tract (LVOT) measurement by Echo falsely assumes circular LVOT with implications for aortic valve area (AVA) determined using continuity equation. In this study, we investigated the utility of combining Echo Doppler and computed tomography (CT) based LVOT area for precise AVA assessment. Methods: AVA-echo was calculated using continuity equation and standard echocardiography techniques. CT-LVOT area was measured by 3 independent readers. Blinded measurements were obtained in candidates for percutaneous aortic valve replacement. AVA-CT was calculated using CT-LVOT area and echo Doppler measurements. The inter-observer variability for CT-LVOT area and correlation between AVA-echo and AVA-CT was analyzed using intra-class (ICC) and Spearman correlation coefficient. Results: Complete data for 66 patients was analyzed. The ICC for CT derived LVOT measurement by three observers was 0.96 demonstrating excellent reliability. The LVOT area by echo was significantly smaller than that obtained by CT (3.43±0.8 vs. 4.45±1.2 cm2, p<0.0001) and showing moderate correlation (r=0.66, p=0.006). Similarly, the AVA-echo was significantly lower compared to AVA-CT (0.76±0.46 vs. 0.97±0.53 cm2, p<0.0001). The correlation coefficient for AVA-echo and AVA-CT was 0.7 (p < 0.0001), 0.4 (p=0.06) and 0.9 (p<0.0001) for AVA-echo of 0.8 cm2 respectively. The regression analysis showed that AVA-CT could be predicted by applying a correction factor to the AVA-echo as AVA-CT = AVA-echo x 1.1+0.14. Conclusion: CT provides accurate and reliable LVOT assessment. Combining CT-LVOT and echo Doppler measurements result in a larger AVA compared to AVA-echo representing a true anatomic measurement. These findings have important implications for grading of aortic stenosis and management of patients with moderate to severe aortic stenosis.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,250 · 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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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