Liver Imaging in Fontan Patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fontan patients frequently develop liver cirrhosis (LC); however, the diagnostic accuracy of ultrasound (US) for detecting LC and the clinical implications of such diagnoses have not been clearly established. Objectives: This study aims to evaluate the diagnostic performance of US for detecting LC in an adult population with Fontan circulation and to determine the correlation between LC and mortality/transplantation. Methods: This was a retrospective study. Data on cross-sectional imaging, liver USs, and clinical visits that occurred within 12 months of the cross-sectional imaging were collected. Liver US diagnostic accuracy was evaluated against cross-sectional imaging. Kappa agreement between methods was assessed. Univariate Cox proportional hazards regression analysis was employed to compare mortality and transplant outcomes. Results: Overall, 131 patients were included. Liver US and cross-sectional imaging (computed tomography 74, magnetic resonance imaging 57) was performed in all patients. Liver US reported heterogeneous parenchyma, lobar redistribution, and surface nodularity in 85.4%, 72.5%, and 65.6% of cases. Cross-sectional imaging reported these features in 60.3%, 87.0%, and 84.9% of cases, respectively. US sensitivity was greater than 0.75 for all variables, while specificity was 0.21, 0.58, and 0.85, respectively. LC was diagnosed in 78% of cases by US and in 90% by cross-sectional imaging, with a kappa agreement of 0.21 between techniques. There was no significant correlation between the presence of hepatic parenchymal changes or cirrhosis and mortality/transplantation. Conclusions: Liver US is effective for screening and monitoring liver cirrhotic features in the adult Fontan population. In a univariate analysis, there was no association between LC and mortality or transplantation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 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 ».