Recent advances in cardiac imaging for patients with heart failure
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Transthoracic echocardiography (ECHO) and single-photon emission computed tomography (SPECT) are routine in many heart failure patients. Recently, other imaging tests have emerged in heart failure management: cardiovascular magnetic resonance (CMR), positron emission tomography (PET) and computed tomography (CT). This article reviews recent developments in heart failure imaging. RECENT FINDINGS: Longitudinal left ventricular systolic strain on ECHO speckle tracking imaging detects subclinical cardiomyopathy and predicts survival in symptomatic heart failure. Late gadolinium enhancement for myocardial scar is an independent predictor of death or transplantation in ischemic and nonischemic cardiomyopathy. In contrast to earlier reports, both ECHO and CMR contrast have a negligible risk of adverse outcomes. Stress perfusion imaging (SPECT or PET) and PET flow quantification have prognostic value in ischemic cardiomyopathy. F-2-fluoro-2-deoxyglucose (FDG) PET directed management can impact outcome. Abnormal myocardial neuronal activity on I-metaiodobenzylguanidine (MIBG) imaging is associated with increased risk of ventricular arrhythmias and death. Cardiac CT potentially could assess heart failure etiology through coronary angiography and myocardial tissue characterization but its precise role remains undetermined. SUMMARY: There have been several exciting developments in all imaging modalities. Large multicenter trials such as IMAGE heart failure are required to standardize measures and establish benefit before widespread use in heart failure can be recommended.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».