MRI of cardiac involvement in COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic, caused by the SARS-CoV-2 virus, has led to a diverse pattern of myocardial injuries, including myocarditis, which is linked to adverse outcomes in patients. Research indicates that myocardial injury is associated with higher mortality in hospitalized severe COVID-19 patients (75.8% vs 9.7%). Cardiovascular Magnetic Resonance (CMR) has emerged as a crucial tool in diagnosing both ischaemic and non-ischaemic myocardial injuries, providing detailed insights into the impact of COVID-19 on myocardial tissue and function. This review synthesizes existing studies on the histopathological findings and CMR imaging patterns of myocardial injuries in COVID-19 patients. CMR imaging has revealed a complex pattern of cardiac damage in these patients, including myocardial inflammation, oedema, fibrosis, and ischaemic injury, due to coronary microthrombi. This review also highlights the role of LLC criteria in diagnosis of COVID-related myocarditis and the importance of CMR in detecting cardiac complications of COVID-19 in specific groups, such as children, manifesting multisystem inflammatory syndrome in children (MIS-C) and athletes, as well as myocardial injuries post-COVID-19 infection or following COVID-19 vaccination. By summarizing existing studies on CMR in COVID-19 patients and highlighting ongoing research, this review contributes to a deeper understanding of the cardiac impacts of COVID-19. It emphasizes the effectiveness of CMR in assessing a broad spectrum of myocardial injuries, thereby enhancing the management and prognosis of patients with COVID-19 related cardiac complications.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».