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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
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 ».