Cirrhotic Right and Left Portal Veins
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to identify threshold right and left portal vein sonographic velocities that are correlated with subsequent development of hepatofugal flow in the main portal vein (MPV), a marker of portal hypertension. METHODS: A database containing 6019 Doppler liver ultrasound reports from an academic hospital was parsed using a Visual Basic computer algorithm. Right and left portal vein velocities were identified from 65 patients who developed hepatofugal MPV flow. Patients with a liver transplant or transjugular intrahepatic portosystemic shunt were excluded. Similarly, right and left portal vein velocities were identified from 195 patients free of chronic hepatic disease. The right and left portal vein velocities of these 2 groups were analyzed using a receiver operating characteristic curve to identify threshold velocities with the optimal sensitivity and specificity for patients who will develop hepatofugal flow in the MPV. RESULTS: A threshold velocity of 11 cm/s in the right portal vein is associated with 81.8% sensitivity and 93.5% specificity in distinguishing patients who develop hepatofugal flow from otherwise healthy control subjects. Likewise, a threshold velocity of 8 cm/s in the left portal vein is associated with a 62.3% sensitivity and a 94.5% specificity. CONCLUSIONS: A threshold right portal vein velocity of 11 cm/s can be used with high sensitivity and specificity to identify patients who may develop hepatofugal flow in the MPV. A left portal vein velocity less than 8 cm/s is 94.5% specific for the development of hepatofugal flow.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».