Sources of Variability in the Detection of Cerebral Emboli with Transcranial Doppler During Cardiac Surgery
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The application of intensity thresholds for embolus detection with transcranial Doppler (TCD) can exclude from analysis an unrecognized proportion of high-intensity transient signals (HITS))whose intensities are below the threshold. The lack of consistent threshold criteria between clinical trials may explain part of the discrepancy in the reported HITS counts. We investigated the effect of choosing different thresholds on the sensitivity and specificity of detecting HITS during cardiopulmonary bypass (CPB). METHODS: Two observers independently analyzed TCD recordings from 8 patients under CPB. Doppler signals were classified as true HITS, equivocal HITS, artifacts, and Doppler speckles according to preestablished criteria. The relative intensity of Doppler signals was measured by two different methods (TCD software vs manual). Receiver Operating Characteristic curves determined the optimal threshold for each of the two intensity methods. RESULTS: Reviewers achieved agreement in 96% of 2190 Doppler signals (kappa = 0.90). Relative intensities calculated with the TCD-software method were 3 dB (95% CI: 3.0-3.4) higher than the manual method. The optimal threshold was found at 10 dB (sensitivity: 99%; specificity: 90.8%) with the software method and at 7 dB with the manual method (sensitivity: 96%; specificity: 83%). The use of an intensity threshold 2 dB higher than the optimal increased the rejection of true HITS by 8% and 14%, respectively. CONCLUSIONS: Using intensity thresholds higher than the optimal for embolus detection decreases HITS counts. Choosing a threshold depends on the type of method used for measuring the signal intensity. Uniform threshold criteria and comparative studies between different Doppler devices are necessary for making clinical trials more comparable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».