Validation of R2* magnetic resonance imaging for quantifying secondary iron overload in pediatric patients
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Non-invasive assessment of iron deposition is the standard of care for guiding chelation therapy in patients with iron overload. Several magnetic resonance imaging (MRI)-based techniques have been developed. This study compares the MRI-based R2* method with the standard R2-based method for quantifying iron levels in the liver and heart in children and young adults with secondary iron overload. METHODS: A single-center prospective study was conducted over 2.5 years involving 14 patients aged 4-22 years with secondary iron overload. These patients underwent 40 MRI scans using both R2 and R2* methods at same time. A total of 36 scans were analyzed, comparing the two methods using linear regression analysis and Bland-Altman plots. RESULTS: = 0.93483). CONCLUSION: The R2* method for assessing iron deposition in the liver and cardiac septum is comparable to the R2-based method and is suitable for clinical use. However, due to slight differences in measurements between the two techniques, it is advisable to consistently use one method for monitoring treatment in each patient. Further research is needed to refine the calibration equations. CLINICAL SIGNIFICANCE: This study highlights the MRI-based R2* method as a reliable, non-invasive, and cost-effective alternative to the R2-based method for monitoring iron overload in pediatric patients, with no additional costs for institutions or third parties.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».