Delayed contrast enhancement cardiac magnetic resonance imaging in trastuzumab induced cardiomyopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trastuzumab (Herceptin), an antagonist to the human epidermal growth factor 2 (HER2) receptor significantly decreases the rates of breast cancer recurrence and mortality by 50%. Despite therapeutic benefits, the risk of cardiotoxicity with trastuzumab ranges from 10-15% when administered sequentially following anthraycline chemotherapy. Little is known about the utility of cardiac magnetic resonance (CMR) in the assessment of trastuzumab mediated cardiomyopathy. METHODS AND RESULTS: Between 2005-2006 inclusive, 160 breast cancer patients were identified at a single tertiary care oncology centre. Of the total population, 10 patients (mean age 40 +/- 8 years) were identified with trastuzumab induced cardiomyopathy, based on a LVEF less than 40% on serial MUGA or echocardiography. CMR was performed in all patients to determine LV volumes, systolic function and evidence of late gadolinium enhancement (LGE). At the time of diagnosis of trastuzumab induced cardiomyopathy, the mean LVEF was 29 +/- 4%. Subepicardial linear LGE was present in the lateral portion of the left ventricles in all 10 patients. CONCLUSION: LGE-CMR is a novel way of detecting early changes in the myocardium due to trastuzumab induced cardiotoxicity.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».