Residual Flow After Cerebral Aneurysm Coil Occlusion
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: The purpose of this study was to estimate the performance measures of MR angiography (MRA) in the diagnosis of aneurysm residual flow after coil occlusion. METHODS: Patients having at least 1 cerebral aneurysm treated with coil occlusion were prospectively and consecutively enrolled. Time of flight and contrast-enhanced MRA were performed the same day of the DSA follow-up. The degree of aneurysm occlusion and dimensions of the residual flow were evaluated by independent readers at MRA and digital subtraction angiogram. MRA performance measures were estimated in a cross-sectional analysis and repeated in subgroups of aneurysm sizes and locations. MRA predictive values for recurrence were also estimated using a longitudinal design. RESULTS: We obtained 167 aneurysm evaluations for each imaging modality. Class 3 residual flow was seen on digital subtraction angiogram follow-up in 27%. The sensitivity and specificity of MRA was 88% (95% CI, 80-94) and 79% (95% CI, 67-88), respectively. The positive predictive value for a Class 3 recurrence was 67% (95% CI, 51-80) and the negative predictive value was 93% (95% CI, 86-97). Time-of-flight MRA underestimated the length of the residual flow (P=0.039), whereas contrast-enhanced MRA overestimated its width (P<0.0001). MRA sensitivity for a Class 3 residual flow was lower for aneurysms <6 mm (P=0.01). CONCLUSIONS: MRA has sufficient accuracy for screening of aneurysm residual flow after coil occlusion. Due to its lower negative predictive value, recurrent aneurysms should be confirmed with digital subtraction angiogram before planning a retreatment. Routine use of MRA to follow small aneurysms should wait better estimation of its performance in this particular subgroup.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 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 ».