MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2014610957 · doi:10.1017/s0317167100004455

The Reliability of Ultrasound Measurements of Carotid Stenosis Compared to MRA and DSA

2005· article· en· W2014610957 sur OpenAlexaffvenue
Colin Honish, Venkatraman Sadanand, D. Fladeland, Vance Chow, Fahrad Pirouzmand

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreUniversity of SaskatchewanRoyal University Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyStenosisMagnetic resonance angiographyRadiologyKappaMagnetic resonance imagingGold standard (test)Stroke (engine)UltrasoundNuclear medicineAngiographyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Carotid ultrasound (US) is a screening test for patients with transient ischemic attacks (TIAs) or stroke who then undergo Digital Subtraction Angiogram (DSA) or Magnetic Resonance Angiography (MRA). Gold standard DSA is invasive with inherent risks and costs. MRA is an evolving technology. This study compares reliability of MRA and US modes with DSA in determining degree of internal carotid artery stenosis. METHODS: A five year retrospective analysis of 140 carotid arteries from patients who had carotid US and DSA, and possibly Magnetic Resonance Angiography was undertaken. Recorded US parameters were peak systolic velocity (PSV), end diastolic velocity (EDV), and ICA/CCA peak systolic velocity ratio. The MRA and DSA parameters used NASCET technique for measuring stenosis. Statistical analysis included ROC curves and Kappa computation. RESULTS: US grading of carotid stenosis can be made more reliable by choosing appropriate parameters. The best combination of sensitivity and specificity for stenosis > 70% in our hospital was seen at PSV > 173 cm/s (sensitivity 0.87, specificity 0.8, Positive Predictive Value (PPV) 0.70, Negative Predictive Value (NPV) 0.93, kappa 0.64 and weighted kappa 0.71). MRA kappa was 0.78, (sensitivity 0.75, specificity 1.0, PPV 1.0, NPV 0.85). CONCLUSIONS: US parameters should be validated in each centre. At best, US can only approximate the accuracy of DSA, probably due to inherent limitations of this modality. Magnetic Resonance Angiography has a perfect specificity and PPV but this technique needs to be standardized. Simultaneous use of MRA and US for screening increases sensitivity to over 0.9 without compromising specificity in > 70% stenosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,079
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,079
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences NeurologiquesMême sujetCerebrovascular and Carotid Artery DiseasesTravaux en français237 207