Cardiovascular magnetic resonance in the diagnosis of acute heart transplant rejection: a review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Screening for organ rejection is a critical component of care for patients who have undergone heart transplantation. Endomyocardial biopsy is the gold standard screening tool, but non-invasive alternatives are needed. Cardiovascular magnetic resonance (CMR) is well suited to provide an alternative to biopsy because of its ability to quantify ventricular function, morphology, and characterize myocardial tissue. CMR is not widely used to screen for heart transplant rejection, despite many trials supporting its use for this indication. This review summarizes the different CMR sequences that can detect heart transplant rejection as well as the strengths and weaknesses of their application. RESULTS: T2 quantification by spin echo techniques has been criticized for poor reproducibility, but multiple studies show its utility in screening for rejection. Human and animal data estimate that T2 quantification can diagnose rejection with sensitivities and specificities near 90%. There is also a suggestion that T2 quantification can predict rejection episodes in patients with normal endomyocardial biopsies.T1 quantification has also shown association with biopsy proven rejection in a small number of trials. T1 weighted gadolinium early enhancement appeared promising in animal data, but has had conflicting results in human trials. Late gadolinium enhancement in the diagnosis of rejection has not been evaluated.CMR derived measures of ventricular morphology and systolic function have insufficient sensitivity to diagnose mild to moderate rejection. CMR derived diastolic function can demonstrate abnormalities in allografts compared to native human hearts, but its ability to diagnose rejection has not yet been tested.There is promising animal data on the ability of iron oxide contrast agents to illustrate the changes in vascular permeability and macrophage accumulation seen in rejection. Despite good safety data, these contrast agents have not been tested in the human heart transplant population. CONCLUSION: T2 quantification has demonstrated the best correlation to biopsy proven heart transplant rejection. Further studies evaluating diastolic function, late gadolinium enhancement, and iron oxide contrast agents to diagnose rejection are needed. Future studies should focus on combining multiple CMR measures into a transplant rejection scoring system which would improve sensitivity and possibly reduce, if not eliminate, the need for endomyocardial biopsy.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».