Prediction of cerebral ischaemia during carotid endarterectomy with preoperative CO 2 -reactivity studies and angiography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this study was to assess the value of combining the preoperative CO2 cerebrovascular reactivity index (CO2RI) with carotid and cerebral angiography in predicting the risk of severe cerebral ischaemia (SCI) during carotid endarterectomy (CEA). Seventy-four consecutive patients scheduled for CEA underwent preoperative digital subtraction angiography and CO2-reactivity tests. During CEA, cerebral function monitor (CFM) was used to document cortical electrical activity, whilst transcranial Doppler measured the middle cerebral artery flow velocity (FV). A persistent fall in CFM voltage and/or a fall in FV > or = 60% on internal carotid artery (ICA) clamping were used as criteria for defining SCI. Complete data from 59 patients were obtained for final analysis. Twelve cases showed a fall in FV > or = 60%; 11 of these also showed a sustained fall in CFM voltage. Using logistic regression, the risk of SCI was found to be negatively associated with (1) contralateral CO2RI, (2) the percentage stenosis of the contralateral ICA, and (3) the difference between ipsilateral and contralateral CO2RI. Using these factors, a logistic regression model for predicting the risk of SCI was established which provided a sensitivity of 75% and specificity of 100%. The risk of SCI during CEA was related to the contralateral ICA stenosis and the CO2RI of both cerebral hemispheres. This information may assist in presurgical planning and help to select asymptomatic carotid lesions for surgery.
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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 | 0,000 | 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 découle