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Enregistrement W7133059983

Myocardial Stiffness and Work Assessment in Pediatrics by Ultrafast Ultrasound Imaging

2025· dissertation· W7133059983 sur OpenAlexfundno aff
Aimen Malik

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2025
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesVlaamse regeringCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick ChildrenFonds Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésStiffnessDiastolic functionElastographyDiastoleCardiac function curveCardiac imagingHeart diseasePathological
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Non-invasive assessment of myocardial function in children with congenital or acquired heart disease remains a key clinical challenge due to the complex interplay of structural abnormalities, altered loading conditions, and developmental variability. Although genomic research has enhanced our understanding of the molecular causes of these diseases, the phenotypic expression remains heterogeneous, and the link between genotype and phenotype is still unclear. Conventional echocardiographic parameters, while widely used in clinical practice, are limited for pediatric populations due to variability in cardiac size, volume, and higher heart rates. Myocardial stiffness assessment via ultrafast ultrasound imaging (UUI) offers a promising complementary biomarker of cardiac function and is becoming more accessible in clinical settings. Unlike conventional echocardiographic parameters, myocardial stiffness is an intrinsic property of the tissue and provides information relevant to both diastolic and systolic function of the myocardium.This thesis explores the feasibility and clinical application of myocardial stiffness assessed using shear wave elastography (SWE) by UUI across various physiological and pathological conditions. Chapter II establishes normal reference values for myocardial stiffness in healthy children and young adults, demonstrating that ventricular geometry significantly influences stiffness measurements. Chapter III compares two methods for assessing myocardial stiffness—acoustic radiation force-induced shear waves and natural myocardial waves—highlighting their advantages in temporal resolution and clinical feasibility. Chapter IV applies SWE to both ventricles under physiological and pathological conditions, revealing regional and chamber-specific stiffness adaptations. In Chapter V, a novel framework is introduced to estimate myocardial work by combining stiffness, strain, and wall thickness over the cardiac cycle. This new parameter provides insights into myocardial energy efficiency. Chapter VI applies this methodology to pediatric patients with hypertrophic cardiomyopathy, distinguishing genotype-positive, phenotype-negative individuals from healthy controls and those with overt disease, suggesting the potential of myocardial work as a diagnostic tool. These studies establish SWE by UUI as a promising modality for non-invasive myocardial assessment in pediatric cardiovascular diseases, offering potential improvements in clinical diagnosis, disease monitoring, and early phenotype detection. Future research will focus on clinical validation in larger cohorts, real-time imaging integration, and expansion to ex-vivo heart transplant models and systemic diseases with cardiac involvement.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 GPT0,304
Écart entre enseignants0,297 · 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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