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Enregistrement W2012916071 · doi:10.1186/1532-429x-11-7

Cardiovascular magnetic resonance in the diagnosis of acute heart transplant rejection: a review

2009· review· en· W2012916071 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cardiovascular Magnetic Resonance · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHeart and Stroke Foundation of Canada
Mots-clésAngiologyMedicineCardiac magnetic resonanceMagnetic resonance imagingHeart transplantationCardiologyInternal medicineIntensive care medicineHeart failureRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,964
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,014
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,288 · 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