Positron Emission Tomography and Single-Photon Emission Computed Tomography Imaging in the Diagnosis of Cardiac Implantable Electronic Device Infection
Notice bibliographique
Résumé
Background— The use of cardiac implantable electronic devices (CIED) is increasing, and their associated infections result in significant morbidity and mortality. The introduction of better cardiac imaging techniques could be useful for diagnosing this condition and guiding therapy. Our objective was to systematically assess the diagnostic accuracy of Fluor-18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography and computed tomography , labeled leukocyte scintigraphy (LS), and Gallium-67 citrate scintigraphy for the diagnosis of CIED infection. Methods and Results— A systematic review of the literature and meta-analysis on the use of all 3 modalities in CIED infection were conducted. Pooled sensitivity, specificity, and summary receiver operating characteristic curves of each imaging modalities were determined. The literature search identified 2493 articles. A total of 13 articles (11 studies for 18 F-FDG PET-CT and 2 for LS), met the inclusion criteria. No studies for 67 Ga citrate scintigraphy met the inclusion criteria. The pooled sensitivity of 18 F-FDG PET-CT for the diagnosis of CIED infection was 87% (95% CI, 82%–91%) and pooled specificity was 94% (95% CI, 88%–98%). The summary receiver operating characteristic curve analysis demonstrated good overall accuracy, with an area under the curve of 0.935. There were insufficient data to do a meta-analysis for LS, but both studies reported sensitivity above 90% and specificity of 100%. Conclusions— Both 18 F-FDG PET-CT and LS yield high sensitivity, specificity, and accuracy, and thus seem to be useful for the diagnosis of CIED infection, based on robust data for 18 F-FDG PET-CT but limited data for LS. When available, 18 F-FDG PET-CT may be preferred.
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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 | 0,020 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».