Vertebral Artery Hypoplasia: Prevalence and Reliability of Identifying and Grading its Severity on Magnetic Resonance Imaging Scans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study is to examine the inter- and intraexaminer reliability of determining the prevalence of vertebral artery hypoplasia on magnetic resonance imaging (MRI) as well as the reliability of assigning a severity grading of mild, moderate, or marked hypoplasia. METHODS: Two chiropractic radiologists independently evaluated the MR images of 131 adult patients retrospectively for visual vertebral artery hypoplasia. Severity of hypoplastic was graded. The side of hypoplasia and sex of the patient were recorded. The process was repeated after 1 month. Descriptive statistics were calculated for prevalence, severity, and sex distribution of hypoplasia. The kappa statistic was calculated for the reliability of detecting and grading the hypoplasia. RESULTS: Interexaminer reliability was substantial for both readings (kappa = 0.68, 83% agreement for the first reading; kappa = 0.75, 86% agreement for the second reading). Interexaminer reliability for grading the severity of asymmetry was substantial (kappa = 0.73, 83% agreement for the first read; kappa = 0.69, 81% agreement for the second reading). Intraexaminer reliability readings provided a kappa of 0.71 (substantial) and 83% agreement for examiner 1. Examiner 2 had a kappa of 0.85 (almost perfect) with 92% agreement. Overall, 57 (43.5%) of the 131 patients demonstrated hypoplasia. Hypoplasia was more common in women (49%) than men (35.8%). Seven arteries demonstrated severe hypoplasia. Six of these 7 patients were women. CONCLUSIONS: Vertebral artery hypoplasia is common and can be reliably diagnosed and categorized on cervical MRI scans. Vertebral artery hypoplasia was more common in women than men in this group of patients.
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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) | 0,000 | 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 ».