Non‐invasive diagnostic imaging tests largely underdiagnose cardiac cirrhosis in patients undergoing advanced therapy evaluation: How can we identify the high‐risk patient?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with liver cirrhosis are generally considered ineligible for isolated cardiac transplantation or left ventricular assist device (LVAD) implantation. The aim of this retrospective study is to explore the diagnostic value of abdominal ultrasound, computed tomography scan (CT scan) and liver-spleen scintigraphy to detect the presence of cirrhosis in patients with advanced heart failure. METHODS: Among 567 consecutive patients who underwent pre-transplantation or LVAD evaluation, 54 had a liver biopsy to rule out cardiac cirrhosis; we compared the biopsy results with the imaging investigations. RESULTS: In about 26% (n = 14) of patients undergoing liver biopsy, histopathological evaluation identified cirrhosis. The respective sensitivity of abdominal ultrasound, CT scan and liver-spleen scintigraphy to detect cirrhosis was 57% [29-82], 50% [16-84], and 25% [3-65]. The specificity was 80% [64-91], 89% [72-98], and 44% [20-70], respectively. CONCLUSION: Ultrasonography has the best-combined sensitivity and specificity for the diagnosis of cirrhosis. However, more than a third of patients with cirrhosis will go undiagnosed by conventional imaging. As liver biopsy is associated with a low rate of complication, it should be considered in patients with a high-risk of cirrhosis or with evidence of portal hypertension to assess their eligibility for heart transplantation or LVAD implantation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».