Validation of an automated method for assessing brachial artery endothelial dysfunction.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Endothelial dysfunction is an early finding in diverse vascular diseases and can be measured noninvasively using brachial ultrasound. There is great interest in the potential use of this parameter for assessing interventions or cardiovascular prognosis. Automated image analysis of the ultrasound images would facilitate implementation of such measurements in high throughput clinics and/or large clinical trials. OBJECTIVES: To compare a new method designed to assess brachial artery diameter and percentage diameter changes through automated, beat-by-beat image processing (Brachial Tools, Medical Imaging Applications, USA), with a nonautomated method (Prosound System, Jet Propulsion Laboratory, USA). PATIENTS AND METHODS: Brachial ultrasound tapes from 12 patients undergoing endothelial function assessment using forearm cuff-occlusion, measurement of flow-mediated dilation and responses to nitroglycerin were analyzed by both methods. RESULTS: The correlation between the two systems was excellent for both the measurement of absolute diameters (r=0.995, P<0.001) and percentage diameter changes (r=0.973, P<0.001). The automated method demonstrated no bias compared with the frame-by-frame method and excellent precision (0.07 mm and 1.62 percentage diameter change). CONCLUSIONS: The automated method provides valid data while substantially diminishing analysis time.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».