The unique role of cardiovascular magnetic resonance imaging in acute myocarditis
Notice bibliographique
Résumé
This article addresses the specific diagnostic information provided by cardiovascular magnetic resonance (CMR) in patients with suspected acute myocarditis. It gives an overview of the current evidence of the ability of CMR to detect myocardial inflammation and discusses the added value as well as its limitations in clinical settings. Because of the large variety of symptoms and the limited specificity of other non-invasive procedures, the identification of myocardial inflammation is of paramount importance. Because of its accuracy in imaging ventricular volumes and function and its unique ability to visualize myocardial edema, scar, and other tissue abnormalities, CMR has emerged as the prime non-invasive diagnostic tool in patients with acute myocarditis. The presence of myocardial inflammation is not specific to viral myocarditis or other forms of acute myocardial injury, and the regional distribution within the myocardium helps differentiate acute myocarditis from other diseases. The currently recommended diagnostic criteria (Lake Louise Criteria) include markers for hyperemia/capillary leak, edema, and inflammatory scarring. Their diagnostic accuracy of close to 80% is satisfactory to rule in myocarditis, yet the negative predictive value is less than 70%. Novel CMR techniques, especially T1 and T2 mapping, have been shown to further improve the diagnostic utility.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».