Intracranial Hemodynamics Is Altered by Carotid Artery Disease and After Endarterectomy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Carotid endarterectomy (CEA) has become a routine procedure to treat symptomatic carotid artery disease and reduce the risk of recurrent cerebral ischemic events. The purpose of this study was to use an arterial spin labeling dynamic magnetic resonance angiography technique to characterize intracranial hemodynamics before and after CEA. METHODS: Thirty-seven carotid artery disease patients participated in this study, of whom 24 underwent magnetic resonance imaging before and after CEA. Seventeen control subjects spanning 5 decades underwent magnetic resonance imaging to assess age-related changes. Hemodynamic metrics (that is, relative time to peak and amplitude) were calculated with a γ-variate model. Linear regression was used to relate carotid artery disease burden to downstream hemodynamics in the circle of Willis. RESULTS: Relative time to peak increased with age in controls (P<0.020). For patients, relative time to peak was positively correlated with percent stenosis (P<0.050), independent of age. At 1 day after CEA, the middle cerebral artery ipsilateral to the CEA showed significant dynamic magnetic resonance angiography changes: relative time to peak decreased (P<0.017) and the flow amplitude increased (P<0.009). No pre- versus post-CEA changes were significant in the contralateral middle cerebral artery or posterior segments. CONCLUSIONS: This noninvasive, arterial spin labeling-based method produced time-resolved images that were used to characterize intracranial arterial flow associated with aging, extracranial carotid artery disease, and CEA. Results demonstrate that the technique has the sensitivity to detect hemodynamic changes after CEA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».