Prediction of cerebral ischaemia during carotid endarterectomy with preoperative CO 2 -reactivity studies and angiography
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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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 | 0,001 | 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 ».