Angiography of primary central nervous system angiitis of childhood: conventional angiography versus magnetic resonance angiography at presentation.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: To systematically analyze conventional angiographic (CA) features of children with primary central nervous system angiitis (cPACNS), to compare and correlate CA and MR angiography (MRA) lesion characteristics, and to define the sensitivity and specificity of MRA with CA as a reference standard. METHODS: A retrospective, single-center cohort study of consecutive patients with cPACNS was performed. Patients with CA and MRA studies at diagnosis were included. Imaging studies were blindly reviewed by 2 neuroradiologists using a standard analysis protocol. CA and MRA studies were compared using nonparametric analysis. RESULTS: Of 45 patients with MRA at diagnosis, there were 25 for whom CA and MRA studies were performed within 1 month of each other. These comprised the study group. The CA distribution of lesions was multifocal (76%) and proximal (86%) (P < .05) with a trend toward unilaterality (P = .06) with anterior circulation involvement (P = .08). The sensitivity and specificity of MRA for CA abnormality was 70% and 98%, respectively. There was no significant difference between MRA and CA for lesion detection or characterization (P = .87), and the modalities showed a fair correlation (kappa = 0.4). CONCLUSION: Angiographic lesions are multifocal and occur proximally and unilaterally within the anterior circulation. There is no significant difference in the ability of MRA to detect and characterize lesions when compared with CA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».