MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2062476714 · doi:10.1097/nrl.0b013e318157f791

Imaging of the Intracranial Venous System

2008· review· en· W2062476714 sur OpenAlexaff
Ronit Agid, Ilan Shelef, James N. Scott, Richard Farb

Notice bibliographique

RevueThe Neurologist · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Venous Sinus Thrombosis
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyRadiologyVenous thrombosisVenographyMagnetic resonance imagingThrombolysisCatheterDural venous sinusesMagnetic resonance angiographyThrombosisAngiographySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evaluation of the intracranial venous system has historically been performed with conventional catheter-based digital subtraction angiography (DSA). The continued importance of DSA can not be overstated in light of its inherent option of endovascular intervention and thrombolysis for cerebral venous thrombosis. DSA is, however, an invasive procedure with associated risks, including radiation exposure, and adverse effects of iodinated contrast medium. DSA also suffers from the limitations of 2-dimensional planar imaging. For these reasons, noninvasive imaging techniques are playing a greater role in evaluation of the intracranial venous system. REVIEW SUMMARY: This review provides an overview of the current noninvasive methods and their applications and limitations, with examples of their use in a variety of disease processes. Computed tomography venography (CTV) is discussed as well as the various types of cerebral magnetic resonance venography (MRV). CONCLUSION: When available, MR supplemented with the technique of triggered gadolinium-enhanced MRV is the method of choice for the diagnosis of dural sinus thrombosis as well as most other pathologic entities affecting the intracranial venous system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations78
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe NeurologistMême sujetCerebral Venous Sinus ThrombosisTravaux en français237 207