Lights and shadows of cardiac magnetic resonance imaging in acute myocarditis
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».