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Enregistrement W2555578871 · doi:10.3174/ajnr.a5008

First-Pass Contrast-Enhanced MRA for Pretherapeutic Diagnosis of Spinal Epidural Arteriovenous Fistulas with Intradural Venous Reflux

2016· article· en· W2555578871 sur OpenAlexaff
Shobhit Mathur, Sean Symons, Thien Huynh, Prakash Muthusami, Walter Montanera, Aditya Bharatha

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Malformations Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyRefluxVeinArteriovenous fistulaSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Spinal epidural AVFs are rare spinal vascular malformations. When there is associated intradural venous reflux, they may mimic the more common spinal dural AVFs. Correct diagnosis and localization before conventional angiography is beneficial to facilitate treatment. We hypothesize that first-pass contrast-enhanced MRA can diagnose and localize spinal epidural AVFs with intradural venous reflux and distinguish them from other spinal AVFs. MATERIALS AND METHODS: Forty-two consecutive patients with a clinical and/or radiologic suspicion of spinal AVF underwent MR imaging, first-pass contrast-enhanced MRA, and DSA at a single institute (2000-2015). MR imaging/MRA and DSA studies were reviewed by 2 independent blinded observers. DSA was used as the reference standard. RESULTS: On MRA, all 7 spinal epidural AVFs with intradural venous reflux were correctly diagnosed and localized with no interobserver disagreement. The key diagnostic feature was arterialized filling of an epidural venous pouch with a refluxing radicular vein arising from the arterialized epidural venous system. CONCLUSIONS: First-pass contrast-enhanced MRA is a reliable and useful technique for the initial diagnosis and localization of spinal epidural AVFs with intradural venous reflux and can distinguish these lesions from other spinal AVFs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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