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Enregistrement W2131821739 · doi:10.1007/s13244-015-0444-7

Lights and shadows of cardiac magnetic resonance imaging in acute myocarditis

2015· article· en· W2131821739 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.

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral Infections and Immunology Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuroradiologyMyocarditisMagnetic resonance imagingCardiac magnetic resonanceRadiologyCardiac imagingCardiac magnetic resonance imagingInterventional radiologyAcute myocarditisCardiologyDiseaseUltrasoundInternal medicineNeurology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

UNLABELLED: Cardiac magnetic resonance (CMR) is considered a primary tool for the diagnosis of acute myocarditis, due to its unique potential for non-invasive identification of the various hallmarks of the inflammatory response, with relevant impact on patient management and prognosis. Nonetheless, a marked variation in sensitivity and negative predictive value has been reported in the literature, reflecting the intrinsic drawbacks of current diagnostic criteria, which are based mainly on the use of conventional CMR pulse sequences. As a consequence, a negative exam cannot reliably exclude the diagnosis, especially in patients who do not present an infarct-like onset of disease. The introduction of new-generation mapping techniques further widened CMR potentials, allowing quantification of tissue changes and opening new avenues for non-invasive workup of patients with inflammatory myocardial disease. MAIN MESSAGES: • CMR sensitivity varies in AM, reflecting its clinical polymorphism and the intrinsic drawbacks of LLc. • Semiquantitative approaches such as EGEr or T2 ratio have limited accuracy in diffuse disease forms. • T1 mapping allows objective quantification of inflammation, with no need to normalize measurements. • A revised protocol including T2-STIR, T1 mapping and LGE could be hypothesized to improve sensitivity.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,438
Score d'incertitude au seuil0,474

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,277 · 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