Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: The clinical role of emerging imaging technologies for diagnosing cardiac sarcoidosis and other cardiomyopathies is evolving. An up-to-date review of the role of various imaging modalities in the evaluation of cardiac sarcoidosis and other cardiomyopathies is presented. RECENT FINDINGS: No study prospectively established the accuracy of each of the various techniques for diagnosing myocardial involvement in patients with suspected cardiac sarcoidosis. Cardiac magnetic resonance imaging (CMR) is demonstrated to have a sensitivity of 100% and specificity of approximately 80%, and positive predictive value of approximately 55% in diagnosing cardiac sarcoidosis. Recent studies have shown that 18F-2-fluoro-2-deoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) has 100% sensitivity of detecting earlier stages of sarcoidosis. Both the FDG-PET and CMR may provide complementary information for the diagnosis and assessment of efficacy of therapy in patients with cardiac involvement from sarcoidosis. SUMMARY: Clinical and subclinical cardiac involvement is common among patients with sarcoidosis. A structured clinical assessment incorporating advanced cardiac imaging with CMR and FDG-PET scanning is more sensitive than the established clinical criteria. CMR is an established imaging modality in the diagnosis of various other cardiomyopathies. Well designed prospective clinical trials are awaited to define the exact role of these imaging studies in the diagnosis and guidance of therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».