The Reliability of Ultrasound Measurements of Carotid Stenosis Compared to MRA and DSA
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,017 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».