Multicenter cardiovascular magnetic resonance reference ranges and severity grading for ventricular and atrial measurements: insights from the healthy hearts consortium
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Cardiovascular magnetic resonance (CMR) imaging enables precise, non-invasive assessment of cardiac structure and function, yet the clinical utility of CMR metrics is limited by the lack of comprehensive, population-specific reference values. By directly reanalyzing data from a large, multi-ethnic cohort rather than relying solely on pooled literature, could enable the establishment of standardized reference ranges and severity grading thresholds. Aim To provide comprehensive, age-, sex-, and ethnicity-stratified CMR reference ranges and severity grading thresholds for key ventricular and atrial parameters. Methods We analyzed over 9,000 CMR scans from the Healthy Hearts Consortium (HHC), comprising six international cohorts. All individuals were free from overt cardiovascular disease and major comorbidities, ensuring a verified healthy sample. Two automated segmentation software solutions—cvi42 (Circle Cardiovascular Imaging) and suiteHEART (Neosoft)—were used to quantify left and right ventricular volumes, myocardial mass, and atrial volumes in standard cine stacks. All endorsed segmentation modes were applied. Quality control protocol combined expert visual review and statistical outlier analysis. We derived 95% prediction intervals (PI) to define the normal range, with additional severity thresholds for mild (95–99.73% PI), moderate (99.73–99.99% PI), and severe (>99.99% PI) deviation from the reference range. Results The final dataset comprised of 9,059 verified healthy adults aged 18–83 years (mean 61 ± 13 years), with a near-equal sex distribution (51% women). Demographics included White (81.6%), South Asian (5.6%), Mixed/Other (5.3%), Black (3.8%), and Chinese (3.7%) participants. Results demonstrated that sex, age, and ethnicity strongly influenced cardiac indices. Men had higher indexed LV and RV volumes and greater myocardial mass than women. Black participants presented the highest indexed LV myocardial mass across age groups, whereas Chinese participants had comparatively lower myocardial mass values (Figure 1). In contrast, atrial volumes remained relatively stable across age categories. Comparative analysis showed minor differences between the two software tools, particularly for atrial parameters; however, derived ejection fractions remained consistent. We established age-, sex-, and ethnicity-stratified reference ranges for key CMR parameters. To facilitate clinical interpretation, we defined severity thresholds corresponding to mild, moderate, and severe abnormalities. Conclusion This large-scale, international effort addresses prior limitations in CMR interpretation by offering robust, contemporary reference ranges and severity grading applicable to diverse populations and imaging protocols. Our severity grading thresholds support consistency in clinical reporting and decision-making, enabling clearer identification of early subclinical changes and more accurate monitoring of disease progression.Subset of CMR value ranges in females
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».