Carotid Webs and Recurrent Ischemic Strokes in the Era of CT Angiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Carotid webs may cause recurrent ischemic stroke. We describe the prevalence, demographics, clinical presentation, imaging features, histopathology, and stroke risk associated with this under-recognized lesion. MATERIALS AND METHODS: A carotid web was defined on CTA as a thin intraluminal filling defect along the posterior wall of the carotid bulb just beyond the carotid bifurcation on oblique sagittal section CTA that was seen as a septum on axial CTA. Using a prospective case series from April 2013 to April 2014, we describe the demographics, spectrum of imaging features on CTA, and histopathology of these carotid webs. From a retrospective analysis of patients at our center from May 2012 to April 2013 who had a baseline head and neck CTA followed by a brain MR imaging within 1-2 days of the CTA, we determine the period prevalence of carotid webs and the prevalence of ipsilateral stroke on imaging. RESULTS: In the prospective series, the mean age was 50 years (range, 41-55 years); 5/7 patients were women. Recurrent stroke was seen in 5/7 (71.4%) patients with the carotid web; time to recurrence ranged from 1 to 97 months. Histopathology suggested a high probability of fibromuscular dysplasia. In the retrospective series, carotid webs were seen in 7/576 patients for a hospital-based-period prevalence of 1.2% (95% CI, 0.4%-2.5%). Two of these 7 patients had acute stroke in the vascular territory of the carotid web. CONCLUSIONS: A carotid web may contribute to recurrent ischemic stroke in patients with no other determined stroke mechanism. Intimal variant fibromuscular dysplasia is the pathologic diagnosis in most cases. The prevalence of carotid web is low, while the optimal management strategy remains unknown.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».