CMR techniques and findings in children with myocarditis: a multicenter retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Background CMR is increasingly used to diagnose myocarditis in adults but its use in pediatric-age pts is not well estab- lished. We sought to describe the clinical presentation, CMR imaging protocols, CMR findings, and outcomes in a multicenter cohort of children with myocarditis. Methods 71 studies (66%) and was abnormal in 49 (69%). First pass contrast perfusion (FPP) imaging was performed in 42 studies (45%) and was abnormal in 4 (10%). T1- weighted imaging for early gadolinium enhancement (EGE) was performed in 35 studies (37%) and was abnor- mal in 19 (51%). Late gadolinium enhancement (LGE) imaging was performed in all studies, and was abnormal in 93 (83%) with the following reported distributions: 89% subepicardial or midwall, 6% patchy, 3% sub-endo- cardial, 1% transmural, and 1% diffuse. The CMR study was interpreted as positive for myocarditis in 96 pts (87%), negative in 11 (10%), and equivocal in 4 (4%), yielding a sensitivity of 86% for an ultimate clinical diag- nosis of myocarditis. There was significant practice varia- tion in the use of T2W, FPP, and EGE imaging among the participating institutions (Figure 1). At a median fol- low-up time from CMR of 6 mo (0.2-217), all patients were alive and 3 had undergone cardiac transplantation, all of whom had CMR studies positive for myocarditis. Conclusions This is the largest study to date describing the CMR findings in children with myocarditis. The CMR techni- ques used, from most to least common, were LGE, T2W, FPP, and EGE. Abnormalities were most often seen with LGE followed by T2W, EGE, and FPP. There was significant practice variation in the CMR protocol between institutions. The information from this study should be useful in planning a prospective study to eval- uate the diagnostic and predictive performance of CMR in children with suspected myocarditis. Funding None.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».