Single photon emission computed tomography dual isotope myocardial perfusion imaging in women with systemic lupus erythematosus. I. Prevalence and distribution of abnormalities.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the prevalence of myocardial perfusion abnormalities in women with systemic lupus erythematosus (SLE) using single photon emission computed tomography (SPECT) dual isotope myocardial perfusion imaging (DIMPI). METHODS: Consecutive female patients registered at the University of Toronto Lupus Clinic were offered DIMPI evaluation and all who accepted were studied. Patients underwent SPECT DIMPI using dipyridamole stress. Resting and stress images were acquired using thallium-201 (201TI) and technetium 99m-sestamibi (99mTc sestamibi), respectively. We recorded segmental perfusion abnormalities, severity and reversibility of any abnormality, and number of vessel territories involved. Ejection fraction was also measured. RESULTS: One hundred thirty patients were studied. Mean (SD) age and disease duration at study were 45.1 (11.1) years and 14.6 (9.4) years, respectively. Thirteen patients (10%) had a history of angina pectoris or myocardial infarction. Overall, 52 (40%) patients had an abnormality of myocardial perfusion, including 11 (85%) with a history of angina or myocardial infarction. In those with no history of coronary artery disease, 41 (35%) had an abnormality detected. The perfusion defect was reversible in 47 (90%). In 37 (71%) cases perfusion defects were seen in the region of a single vessel territory. Eighteen (13.8%) patients had an ejection fraction (EF) < 50%. CONCLUSION: Using SPECT DIMPI, 40% of all women with SLE and 35% of women with SLE with no history of coronary artery disease had abnormalities of myocardial perfusion, suggesting a high prevalence of early coronary artery disease. The early detection of disease will facilitate study of atherosclerotic risk factors; such women can also be targeted for a focused program of risk factor management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».