Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Angiography of Carotid Arteries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Contrast-enhanced magnetic resonance angiography (CEMRA) is among the newer noninvasive tests used for the evaluation of patients with carotid artery disease. Evidence supporting its utility in routine clinical practice is lacking. METHODS: The results of CEMRA were compared with those of catheter angiography in 50 consecutive patients being evaluated for carotid endarterectomy (CEA) at a community hospital. Using indications for CEA based on published guidelines, we determined the rate of misclassification for surgery, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values. In addition, the interrater agreement (kappa score) of CEMRA was compared with that of catheter angiography in the studied population and with interpretations provided by 2 blinded radiologists. RESULTS: Compared with catheter angiography, 24% (95% CI, 12% to 36%) of patients would have been misclassified for CEA on the basis of CEMRA results alone. CEMRA was associated with sensitivity of 92%, specificity of 62%, positive predictive value of 78%, and negative predictive value of 89%. When both CEMRA and duplex Doppler ultrasound were performed and the results were concordant, the misclassification rate decreased to 17% (95% CI, 2% to 32%). kappa scores were similar for CEMRA and catheter angiography (0.72 and 0.75, respectively). CONCLUSIONS: CEMRA was found to be highly sensitive for detection of surgically amenable carotid stenosis. kappa scores for the interpretation of CEMRA and catheter angiography were similar. However, clinicians should be cautious when using CEMRA alone for surgical decision making in CEA candidates because a significant number of patients may be misclassified. The rate of misclassification is reduced when the results of CEMRA and duplex Doppler ultrasound are concordant.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».