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Enregistrement W2044920476 · doi:10.1159/000331466

Cerebral Microbleeds: Histopathological Correlation of Neuroimaging

2011· review· en· W2044920476 sur OpenAlexaff
Ashkan Shoamanesh, Chun Shing Kwok, Oscar Benavente

Notice bibliographique

RevueCerebrovascular Diseases · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCerebral amyloid angiopathyHemosiderinNeuroimagingPathologicalPathologyHyperintensityDementiaNeuropathologyMagnetic resonance imagingRadiologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In recent years, there has been a growing interest in cerebral microbleeds (CMBs) and their role in cerebrovascular disease. A few studies have investigated the histopathological correlation between CMBs and neuroimaging findings. We conducted a systematic review in an attempt to characterize the pathological and radiological correlation. METHODS: A systematic literature search was conducted for studies in which CMBs were characterized histopathologically and correlated with MRI findings. RESULTS: Five studies met the inclusion criteria, with a total of 18 patients. Hemosiderin deposition was reported in 42 CMBs (49%), while 16 CMBs (19%) were described as old hematomas which stained for iron, 13 (15%) had no associated specific pathology, 11 (13%) contained intact erythrocytes, 1 (1%) was due to vascular pseudocalcification, 1 (1%) was a microaneurysm and 1 (1%) was a distended dissected vessel. Lipofibrohyalinosis was the most prominent associated vascular finding. Amyloid angiopathy was present primarily in patients with dementia. CONCLUSIONS: Although histopathological associations have been observed using MRI in patients with CMBs, the findings have yet to be validated and further research is warranted.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,266 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations258
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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