NASCET Percent Stenosis Semi-Automated Versus Manual Measurement on CTA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare North American Symptomatic Carotid Endarterectomy Trial (NASCET) stenosis values and NASCET grade categorization (mild, moderate, severe) of semi-automated vessel analysis software versus manual measurements on computed tomography angiography (CTA). METHODS: There were four observers. Two independently analyzed 81 carotid artery CTAs using semi-automated vessel analysis software according to a blinded protocol. The software measured the narrowest stenosis in millimeters (mm), distal internal carotid artery (ICA) in mm, and calculated percent stenosis based on NASCET criteria. One of these two observers performed this task twice on each carotid, the second analysis was delayed two months in order to mitigate recall bias. Two other observers manually measured the narrowest stenosis in mm, distal ICA in mm, and calculated NASCET percent stenosis in a blinded fashion. The calculated NASCET stenoses were categorized into mild, moderate, or severe. Chi square and analysis of variance (ANOVA) were used to test for statistical differences. RESULTS: ANOVA did not find a statistically significant difference in the mean percent stenosis when comparing the two manual measurements, the two semi-automated measurements, and the repeat semi-automated. Chi square demonstrated that the distribution of grades of stenosis were statistically different (p<0.05) between the manual and semiautomated grades. Semi-automated vessel analysis tended to underestimate the degree of stenosis compared to manual measurement. CONCLUSION: The mean percentage stenosis determined by semi-automated vessel analysis is not significantly different from manual measurement. However, when the data is categorized into mild, moderate and severe stenosis, there is a significant difference between semi-automated and manual measurements. The semi-automated software tends to underestimate the stenosis grade compared to manual measurement.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».