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Enregistrement W2109458941

MR imaging and angiography of primary CNS vasculitis of childhood.

2006· article· en· W2109458941 sur OpenAlexaff
Richard I. Aviv, Susanne M. Benseler, Earl D. Silverman, Pascal N. Tyrrell, Gabrielle deVeber, L.M. Tsang, Derek Armstrong

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVasculitis and related conditions
Établissements canadiensHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyMcNemar's testAbnormalityMagnetic resonance imagingMagnetic resonance angiographyVasculitisAngiographyLesionPathologyDisease
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Primary angiitis of the central nervous system of childhood (cPACNS) is a rare and ill-defined disease. In the absence of a brain biopsy, the diagnosis is based on typical clinical and imaging abnormalities. The aim of this study was to analyze systematically the MR imaging and MR angiographic (MRA) abnormalities in a large cohort of children with cPACNS. METHODS: We analyzed the MR imaging features of a single pediatric center cohort of 45 cPACNS patients. MR imaging studies were performed for all patients, and both MR imaging and MRA were performed for 42 patients, who formed the cohort for review of the presence and correlation of lesions. Proportions were calculated by using the Fisher exact test, and agreement between MR imaging and MRA was calculated by using the McNemar test. The sensitivity of each diagnostic technique was established. RESULTS: The most-common pattern of parenchymal abnormality was multifocal, unilateral involvement, each in 42/45 patients (93%). The lateral lenticulostriate artery terrritory was affected in 56% of cases, with involvement of a supratentorial deep gray matter structure in 91%. No infratentorial lesion occurred in the absence of supratentorial abnormality. MRA was normal in 12/42 patients (28.6%). Among the abnormal studies, stenosis was detected on MRA in 83% and was "benign" in appearance in 73% of patients and "aggressive" in 16.7%. Involvement was proximal in 83% and distal in 27% of patients. Multiple ipsilateral lesions were seen in 63%. MR imaging was abnormal in every patient where MRA was abnormal. With the assumption of MR imaging as the gold standard, the sensitivity of MRA was 72%. The agreement between MR imaging and MRA for abnormality was significant (P = .04). CONCLUSION: We have illustrated the MR imaging and MRA appearances of cPACNS in the largest cohort to date. Both parenchymal and vascular lesions were predominantly proximal, unilateral, and multifocal within the anterior circulation. There was good agreement between MR imaging and MRA for lesion location. MR imaging findings were abnormal in all cases at diagnosis, and this remains the most sensitive technique to the detection of vasculitis.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,175
Écart entre enseignants0,170 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations126
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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