Chronic Vascular Graft Infection With Fistula to Bone Causing Vertebral Osteomyelitis, Imaged With F-18 FDG PET/CT
Notice bibliographique
Résumé
Vascular grafts have an infection rate ranging from 1% to 3%. While early infections occur within 4 months after surgery and are associated with virulent organisms, late infections can occur after months to years of surgery and are often caused by low virulence organisms that survive in an adherent biofilm. Host defense recognition of bacterial biofilm can result in perigraft abscesses, aorto-enteric fistulas, and very rarely, fistulas into adjacent bone. We present a case of an 83-year-old man, who had an F-18 FDG PET/CT scan for workup of a solitary pulmonary nodule, and was incidentally diagnosed with chronic multifocal infection of an aorto-iliac vascular graft, with an infected fistula tract into adjacent bone causing chronic vertebral osteomyelitis, which was confirmed with a contrast-enhanced CT. The patient was asymptomatic and not a surgical candidate, and was treated conservatively with a course of antibiotics. This case highlights the utility of F-18 FDG PET/CT in the imaging of chronically infected vascular grafts and in identifying potentially lethal complications such as fistulas into adjacent structures.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».