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Enregistrement W2135703524 · doi:10.1161/strokeaha.111.629865

Brain Arteriovenous Malformation Multiplicity Predicts the Diagnosis of Hereditary Hemorrhagic Telangiectasia

2011· article· en· W2135703524 sur OpenAlexaff
Aditya Bharatha, Marie E. Faughnan, Helen Kim, Tony Pourmohamad, Timo Krings, Pınar Bayrak‐Toydemir, Ludmila Pawlikowska, Charles E. McCulloch, Michael T. Lawton, Christopher F. Dowd, William L. Young, Karel G. terBrugge

Notice bibliographique

RevueStroke · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensToronto Western HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and Stroke
Mots-clésMedicineTelangiectasiaOdds ratioArteriovenous malformationLogistic regressionSusceptibility weighted imagingPredictive valueUnivariate analysisCohortInternal medicineDemographicsGastroenterologyRadiologySurgeryMultivariate analysisMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: The purpose of this study was to quantitatively estimate the relationship between multiplicity of brain arteriovenous malformations (bAVMs) and the diagnosis of hereditary hemorrhagic telangiectasia (HHT). METHODS: We combined databases from 2 large North American bAVM referral centers, including demographics, clinical presentation, and angiographic characteristics, and compared patients with HHT with non-HHT patients. Logistic regression analysis was performed to quantify the association between bAVM multiplicity and odds of HHT diagnosis. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive value, and positive and negative likelihood ratios were calculated to determine accuracy of bAVM multiplicity for screening HHT. RESULTS: Prevalence of HHT was 2.8% in the combined group. bAVM multiplicity was present in 39% of patients with HHT and was highly associated with diagnosis of HHT in univariate (OR, 83; 95% CI, 40-173; P<0.0001) and multivariable (OR, 86; 95% CI, 38-195; P<0.001) models adjusting for age at presentation (P=0.013), symptomatic presentation (P=0.029), and cohort site (P=0.021). bAVM multiplicity alone was associated with high specificity (99.2%; 95% CI, 98.7%-99.6%) and negative predictive value (98.3%; 95% CI, 97.6%-98.8%) and low sensitivity (39.3%; 95% CI, 26.5%-53.2%) and positive predictive value (59.5%; 95% CI, 42.1%-75.2%). Positive and negative likelihood ratio was 51 and 0.61, respectively, for diagnosis of HHT. HHT bAVMs were also more often smaller in size (<3 cm), noneloquent in location, and associated with superficial venous drainage compared with non-HHT bAVMs. CONCLUSIONS: Multiplicity of bAVMs is highly predictive of the diagnosis of HHT. The presence of multiple bAVMs should alert the clinician to the high probability of HHT and lead to comprehensive investigation for this diagnosis.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,263

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations93
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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