Multidetector Computed Tomography for Detection and Characterization of Pulmonary Hypertension in Consideration of WHO Classification
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We evaluated the reliability of various multidetector computed tomography (MDCT) parameters for diagnosis and severity assessment of pulmonary hypertension (PH) with consideration of World Health Organization (WHO) classification. METHODS: A total of 172 patients were included in this retrospective study. One hundred fourteen patients had a diagnosis of PH (mean pulmonary artery pressure ≥25 mm Hg), and 58 patients without PH (mean pulmonary artery pressure <20 mm Hg) served as control subjects. The patients with PH were grouped according to the WHO classification based on PH etiology. RESULTS: The patients with PH had significantly greater main, left, and right pulmonary artery diameters than the control subjects (P < 0.001). No significant differences within the PH subgroups were found. Receiver operating characteristic analysis showed reasonable sensitivity and specificity for selected MDCT parameters. The severity of PH did not correlate with MDCT parameters. CONCLUSIONS: Easy-to-determine MDCT parameters allow detection of PH independent of the WHO group. In patients with dilated aorta, the vertebra can be an alternative internal standard. Severity of PH cannot be estimated by MDCT parameters.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».