Acute Ischemic Stroke: Accuracy of Diffusion-weighted MR Imaging—Effects of<i>b</i>Value and Cerebrospinal Fluid Suppression
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively determine which diffusion-weighted magnetic resonance (MR) imaging technique (ie, conventional diffusion-weighted MR imaging [b = 1000 or 1500 sec/mm2] or fluid-inversion prepared diffusion [FLIPD] MR imaging [b = 1500 sec/mm2]) is most accurate in depicting acute ischemic stroke at 3 T. MATERIALS AND METHODS: The Health Research Ethics Board approved this study; written informed consent was provided by all participants or their surrogate. Diffusion-weighted MR imaging was performed in 75 consecutive patients (43 men, 32 women; mean age, 64.0 years) with acute ischemic stroke. Two experienced neuroradiologists determined the presence of hyperacute stroke lesions at diffusion-weighted MR imaging by locating areas of hyperintensity that corresponded to regions with a decreased diffusion coefficient. These findings were used as the reference standard. Four raters who were blinded to patient history assessed all images and apparent diffusion coefficient maps for the presence of changes that were consistent with acute ischemic stroke. Accuracy, sensitivity, specificity, negative predictive value, positive predictive value, and inter- and intrarater reliability scores were calculated for each technique. RESULTS: Specificity, positive predictive value, and accuracy were not significantly different among the techniques. FLIPD MR images obtained with a b value of 1500 sec/mm2 had decreased sensitivity for acute ischemic stroke (mean, 61.8%; 95% confidence interval [CI]: 55.4%, 67.9%) compared with conventional diffusion-weighted MR images obtained with a b value of either 1000 sec/mm2 (mean, 82.5%; 95% CI: 77.1%, 87.0%) or 1500 sec/mm2 (mean, 84.5%; 95% CI: 79.3%, 88.9%). FLIPD MR images also had decreased negative predictive value (mean, 96.5%; 95% CI: 95.7%, 97.2%) compared with conventional diffusion-weighted MR images obtained with a b value of either 1000 sec/mm2 (mean, 98.4%; 95% CI: 97.8%, 98.8%) or 1500 sec/mm2 (mean, 98.6%; 95% CI: 98.1%, 99.0%). Intra- and interrater reliability scores were generally excellent for all three techniques. CONCLUSION: FLIPD MR images obtained with a b value of 1500 sec/mm2 are less suitable for the detection of acute ischemic stroke owing to a decreased sensitivity and negative predictive value. The performance of the two conventional diffusion-weighted MR imaging techniques (b = 1000 and 1500 sec/mm2) was equivalent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».