Cardiac Magnetic Resonance Imaging with Pharmacological Stress Perfusion and Delayed Enhancement in Asymptomatic Patients with Systemic Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess cardiac involvement in asymptomatic patients with systemic sclerosis (SSc) by cardiac magnetic resonance imaging (MRI). METHODS: Ten asymptomatic patients with SSc (all female; mean age 59.5+/-9.4 yrs) underwent contrast enhanced cardiac MRI on a 1.5 T MRI device. Adenosine triphosphate was used for stress and rest perfusion to assess perfusion defects due to microvascular impairment or ischemia, and delayed enhanced (DE) imaging was obtained for the assessment of myocardial necrosis and fibrosis. We evaluated the pathophysiological associations of stress perfusion combined with DE imaging with SSc disease severity measures. RESULTS: Stress perfusion defects were seen in 5 out of 9 patients (56%): 4 had nonsegmental subendocardial perfusion defects and one had a segmental subendocardial perfusion defect. Three patients were found to have DE. DE was not observed in any patient without perfusion defect; and among the 5 patients with perfusion defects, 3 (60%) had DE. Two of the 3 had DE in segments not matching the region of nonsegmental perfusion defects. The remaining one had a segmental subendocardial DE matching the region of a segmental perfusion defect. Perfusion defects were seen in 75% of patients with a history of digital ulceration compared to only 20% of those without history of ulceration. CONCLUSION: Subclinical myocardial involvement, as detected by cardiac MRI, was frequent in asymptomatic patients with SSc. Cardiac MRI may aid in understanding the pathophysiological mechanism of SSc.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».