In vivo assessment of pediatric kidney function using multi-parametric and multi-nuclear functional magnetic resonance imaging: challenges, perspectives, and clinical applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The conventional methods for assessing kidney function, such as glomerular filtration rate and microalbuminuria, provide only partial insight into kidney function. Multi-parametric and multi-nuclear functional resonance magnetic imaging (MRI) techniques are innovative approaches to unraveling kidney physiology. Multi-parametric MRI includes various sequences to evaluate kidney perfusion, tissue oxygenation, and microstructure characterization, including fibrosis—a key pathological event in acute and chronic kidney disease and in transplant patients—without the need for invasive kidney biopsy. Multi-nuclear MRI detects nuclei other than protons. 23 Na MRI enables visualization of the corticomedullary gradient and assessment of tissue sodium storage, which can be particularly relevant for personalized medicine in salt-wasting tubular disorders. Meanwhile, 31 P-MRS measures intracellular phosphate and ATP variations, providing insights into oxidative metabolism in the muscle during exercise and recovery. This technique can be useful for detecting subclinical ischemia in chronic kidney disease and in tubulopathies with kidney phosphate wasting. These techniques are non-invasive and do not involve radiation exposure, making them especially suitable for longitudinal and serial assessments. They enable in vivo evaluation of kidney function on a whole-organ basis within a short acquisition time and with the ability to distinguish between medullary and cortical compartments. Therefore, they offer considerable potential for pediatric patients. In this review, we provide a brief overview of the main imaging techniques, summarize available literature data on both adult and pediatric populations, and examine the perspectives and challenges associated with multi-parametric and multi-nuclear MRI. Graphical Abstract
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».