Prospective evaluation of the diagnostic accuracy of FDG-PET/CT for the detection of sternal wound infection post-sternotomy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Sternal wound infections (SWI) are complications of sternotomy and can be divided into deep SWI (DSWI) and superficial SWI (SSWI). In recent years, the use of 18F-Fluorodeoxyglucose (FDG)-positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) in diagnosing infections and inflammation has expanded significantly, with a growing number of clinical indications. This study assesses FDG-PET/CT diagnostic role in DSWI detection, the evolution of FDG uptake intensity in patients without DSWI and the potential biomarkers for DSWIs prediction. Methods We conducted a single center prospective study of consecutive patients referred for suspected SWI post-median sternotomy. Gold standard diagnosis was established by chart review of clinical follow-up, surgical findings, and cultures. To characterize the time between sternotomy and imaging, participants were subsequently subdivided into recent (< 3 months) or remote surgery (≥ 3 months) groups. Results 44 FDG-PET/CT scans, 12 (27%) of which had DSWI according to the gold standard, were collected and analyzed. 20 studies were assigned to the recent group, and 24 studies to the remote surgery group. Sensitivity and specificity of FDG-PET/CT for detection of DSWI were 67% and 66%, respectively and an accuracy of 66% was obtained. Positive and negative predictive values were 42% and 84%, respectively. The NPV was higher in the remote surgery group (100%) compared to the recent surgery group (73%). SUVmax of the median sternal wound was significantly higher in the DSWI (9.3 ± 2.3) than the non-DSWI group (7.1 ± 3.0) (p = 0.025). There was however significant overlap of SUVmax between the two groups. CRP, WBC counts, and PCT levels were not significantly different between the DSWI and non-DSWI groups (p ≥ 0.34). Conclusion FDG-PET/CT has modest sensitivity and specificity for the detection of DSWI post-sternotomy. FDG-PET/CT results must take into account time since surgery; when PET/CT is performed more than 3 months following surgery, a negative scan can exclude DSWI with a high level of certainty.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».