Expanding the imaging armamentarium for the diagnosis of prosthetic aortic graft infection
Notice bibliographique
Résumé
In their study published in this issue of the European Journal of Cardio-Thoracic Surgery, Tsuda et al. [1] evaluated the role of 18-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (18-F-FDG PET) in the diagnosis of prosthetic aortic graft infection. Their retrospective review of 71 patients who underwent 18-FDG PET imaging after aortic repair showed that patients with aortic graft infection had a higher maximum standardized uptake value (SUVmax) than patients without infection (8.64 vs 3.40, P < 0.01) and that SUVmax value differed between the early postoperative period and long-term follow-up. The authors propose a cut-off value for SUVmax of 4.5 for suspicion of graft infection immediately after endovascular repair and subsequently using stepwise cuff-off values of 6.5 at 1 year, 5.5 at 3 years and 5.0 thereafter. Aortic graft infection is an uncommon complication, and its diagnosis and treatment can be challenging. The recent American Heart Association aortic disease guideline [2] provides recommendations for the diagnosis and management of prosthetic aortic graft infection. The diagnostic recommendations state that the sensitivity and specificity of diagnosis are enhanced by the use of cross-sectional imaging with computed tomography angiography combined with 18-FDG PET or magnetic resonance imaging of tagged white blood cells. Furthermore, the Management of Aortic Graft Infection Collaboration (MAGIC) group has proposed clinical/surgical, radiological, and laboratory diagnostic criteria for aortic graft infection, among which suspicious metabolic activity on 18-FDG PET is a minor criterion [3]. The MAGIC criteria were shown to have with good sensitivity and specificity in the prospective Vascular Graft Cohort study (VASGRA) [3]. Importantly, FDG-PET interpretation can be limited in patients with natural inflammation or malignancy that can affect its diagnostic accuracy for infection, as well as differences among centres and practitioners in their methods of image acquisition, processing and interpretation [4].
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».