Reliability of Carotid Doppler performed in a dedicated Stroke Prevention Clinic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Doppler ultrasound (DUS) is used as a screening tool to assess internal carotid artery (ICA) disease. Recent reports suggest that the DUS may be inaccurate in over 28% of patients. We sought to evaluate the accuracy of DUS, when performed in a dedicated stroke prevention clinic (SPC). METHODS: We retrospectively reviewed the charts of patients who had a DUS performed in our SPC, followed by conventional cerebral angiography. Three groups of patients were defined. Group 1 had DUS measured ICA stenosis of >50%; Group II had a DUS measured ICA stenosis of <50%; Group III had complete ICA occlusion on DUS. RESULTS: Sixty-seven patients (69 arteries) were included in the study. There were 45 patients in Group I and based on the findings of cerebral angiography, carotid endarterectomy was considered inappropriate in only one patient--a misclassification rate of 2.2% (95% CI: 0 - 6.5%). Group II consisted of 19 patients and on cerebral angiography, none of these patients had a stenosis of >50%--a misclassification rate of 0%. Group III consisted of five patients in whom DUS showed complete ICA occlusion. The angiogram confirmed the occlusion in all five patients--a misclassification rate of 0%. Overall, misclassification rate was 1.45% (95% CI: 0 - 4.3%). CONCLUSIONS: Doppler ultrasound when performed in a stroke prevention clinic (SPC), has a high accuracy in measuring ICA stenosis of >50%. Doppler ultrasound is reliable in detecting complete ICA occlusion and finally DUS is a reliable screening tool to rule out clinically significant ICA stenosis.
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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 | 0,008 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».