Is magnetic resonance imaging teratogenic during pregnancy? Literature review
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic resonance imaging is a diagnostic tool used for obtaining an image through the combination of electromagnetic fields and radiofrequency. Given its properties and safety, it is the imaging modality of choice in pregnant women. However, little is known about the effects of MRI on the developing foetus. Objectives To identify the effects of the use of magnetic resonance imaging on the foetus when used as a diagnostic tool during pregnancy. Materials and methods A literature search was performed in PubMed, Embase, and LILACS. Clinical guidelines and the grey literature were also reviewed. An analysis was made based on the findings. Results Four potentially adverse effects where found: (1) The impact on the auditory development due to the acoustic sound made by the resonator. (2) Teratogenic effects on DNA. (3) Physical deformities secondary to temperature increase. (4) Teratogenic effects due to the use of gadolinium as a contrast agent. Conclusion The risk assessment on the use of magnetic resonance imaging on the foetus is complex, owing to the multiple differences in field strength, force gradients, and radiofrequency pulses used. Although the adverse effects of using this method are not very clear, there are studies that describe the possible outcomes that can result from the use of this imaging modality. It is recommended to use MRI with caution, as long as the benefits outweigh the risk in pregnant patients.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».