Iron overload in Brazilian thalassemic patients
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: ABSTRACTObjectives:To evaluate the use of magnetic resonance imaging in patients with β-thalassemia and to compare T2* magnetic resonance imaging results with serum ferritin levels and the redox active fraction of labile plasma iron. METHODS: We have retrospectively evaluated 115 chronically transfused patients (65 women). We tested serum ferritin with chemiluminescence, fraction of labile plasma iron by cellular fluorescence and used T2* MRI to assess iron content in the heart, liver, and pancreas. Hepatic iron concentration was determined in liver biopsies of 11 patients and the results were compared with liver T2* magnetic resonance imaging. RESULTS: The mean serum ferritin was 2,676.5 +/- 2,051.7 ng/mL. A fraction of labile plasma iron was abnormal (> 0,6 Units/mL) in 48/83 patients (57%). The mean liver T2* value was 3.91 ± 3.95 ms, suggesting liver siderosis in most patients (92.1%). The mean myocardial T2* value was 24.96 ± 14.17 ms and the incidence of cardiac siderosis (T2* < 20 ms) was 36%, of which 19% (22/115) were severe cases (T2* < 10 ms). The mean pancreas T2* value was 11.12 ± 11.20 ms, and 83.5% of patients had pancreatic iron deposition (T2* < 21 ms). There was significant curvilinear and inverse correlation between liver T2* magnetic resonance imaging and hepatic iron concentration (r= -0.878; p < 0.001) and moderate correlation between pancreas and myocardial T2* MRI (r = 0.546; p < 0.0001). CONCLUSION: A high rate of hepatic, pancreatic and cardiac impairment by iron overload was demonstrated. Ferritin levels could not predict liver, heart or pancreas iron overload as measured by T2* magnetic resonance imaging. There was no correlation between liver, pancreas, liver and myocardial iron overload, neither between ferritin and fraction of labile plasma iron with liver, heart and pancreas T2* values.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».