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Record W4417429793

Echocardiographic assessment of the athlete’s heart using myocardial deformation, ventricular volumes, and intracardiac flows

2020· article· fr· W4417429793 on OpenAlexaboutno aff
Amir Hodžić

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2020
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicCardiovascular Effects of Exercise
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCoronary heart diseaseDoppler ultrasoundSpeckle tracking echocardiographyIntracardiac injection
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’athlète entrainé est un modèle physiologique d’adaptation cardiaque extrême où il est parfois difficile de faire la distinction entre le remodelage cardiaque adaptatif induit par l’exercice physique et certaines cardiomyopathies débutantes. L’échocardiographie est l’examen d’imagerie de premier choix pour l’étude du cœur d’athlète au repos et à l’effort. Les développements semi-récents du speckle tracking et de l’imagerie tridimensionnelle (3D) ont montré un intérêt clinique dans la description de la réponse cardiaque à l’exercice. Toutefois certains aspects techniques nécessitent d’être investigués. De plus, les outils de post-traitement actuels ne permettent qu’une évaluation incomplète de l’hémodynamique cardiaque et de l’analyse morphofonctionnelle régionale. Dans un premier temps, à l’aide d’un modèle expérimental mimant l’échocardiographie de stress, nous avons démontré la validité du speckle tracking pour l’étude de la déformation régionale dans une large gamme de fréquences de déformation en comparaison à la technique de référence par sonomicrométrie. Secondairement, nous avons étudié chez des sujets volontaires sans cardiopathie avérée (athlètes et non athlètes) une méthode de quantification non invasive des gradients de pressions intraventriculaires (GPIVs) pour l’évaluation de la fonction systolique et diastolique ventriculaire gauche (VG), qui est basée sur le post-traitement des données de vitesses de flux intra cavitaires acquises en mode TM Doppler couleur. Nous avons montré que cet indice hémodynamique était facilement accessible, et bien corrélé au mécanisme de succion VG. L’analyse des mesures de GPIVs a mis en évidence une variabilité inter-constructeur qui était principalement liée aux différences de résolution de l’image Doppler couleur. Enfin, en utilisant une approche échocardiographique multiparamétrique (speckle tracking, GPIV, et volumes 3D), nous nous sommes intéressés à caractériser la relation physiologique entre le type d’entrainement physique et le remodelage cardiaque gauche et droit au sein d’une équipe de footballeurs canadiens suivie de manière longitudinale. L’analyse régionale des modifications morphologiques et fonctionnelles du ventricule droit (VD) induites par l’exercice chronique a été réalisée à l’aide d’un nouvel algorithme de post- traitement des acquisitions 3D permettant une segmentation tripartite (apex, chambre d’admission, chambre d’éjection) des volumes VD en échocardiographie. En conclusion, les outils de post-traitement échocardiographique étudiés dans ce travail pour l’analyse globale et régionale de la fonction et de la morphologie cardiaques semblent applicables au cœur d’athlète et pourraient avoir un intérêt dans la caractérisation du remodelage cardiaque physiologique à l’exercice.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.223
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0020.002
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.015
GPT teacher head0.261
Teacher spread0.246 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
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