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Enregistrement W2315766829 · doi:10.1177/8756479314531853

Comparison and Accuracy of Carotid Plaque Analysis Between Two- and Three-Dimensional Ultrasound Imaging

2014· article· en· W2315766829 sur OpenAlexaff
Lysa Legault Kingstone, Wael Shabana, Rebecca E. Thornhill, Megan A. White, Joanna Lam, Geoffrey Currie

Notice bibliographique

RevueJournal of diagnostic medical sonography · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVulnerable plaqueRisk stratificationRadiologyUltrasoundCarotid arteriesPathologyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plaque characterization using traditional two-dimensional (2D) imaging and/or three-dimensional (3D) ultrasonographic (US) techniques is a new method for evaluating artery wall morphology and plaque risk stratification. The purpose of this study was to assess and compare 2D and 3D US, measuring the interobservation differences for specific plaque-imaging analyses. Phantoms that simulated various types of atherosclerotic plaque pathology were imaged and findings reported by three experienced sonographers. Interobservation agreement and subanalyses were created. For each type of plaque pathology, agreement was moderate; however, conformity increased with the application of 3D US versus 2D US alone. Agreement was best for the identification of fissures, ulcerations, and irregular plaque surface. Advanced sonographic techniques for carotid plaque imaging provide a reproducible method in the analysis and morphologic assessment of simulated carotid atheromatous lesions, with superior interobserver variability. Three-dimensional US improves visualization of some pathologies and may provide additional information in the evaluation and risk stratification of vulnerable carotid plaque.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations4
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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