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]. Although this study is limited by the small number of patients, Tsuda et al. [1] add to the body of literature on the expanding role of 18-FDG PET to diagnose and monitor the progression of infection and its resolution with treatment. The authors are to be congratulated for their use of SUVmax values in the context of surgical approach, graft material and time from surgery. Further prospective multi-institutional longitudinal outcome studies are warranted; such studies should use a standardized approach and timeline for 18-FDG PET acquisition and interpretation to elucidate the validity of the cut-off values proposed by the authors in a larger group of patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».