Concordance of Time-of-Flight MRA and Digital Subtraction Angiography in Adult Primary Central Nervous System Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: 3D-TOF-MRA and DSA are 2 available tools to demonstrate neurovascular involvement in primary central nervous system vasculitis. We aimed to compare the diagnostic concordance of vessel imaging using 3D-TOF-MRA and DSA in patients with primary central nervous system vasculitis. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively identified all patients included in the French primary central nervous system vasculitis cohort of 85 patients who underwent, at baseline, both intracranial 3D-TOF-MRA and DSA in an interval of no more than 2 weeks and before treatment initiation. Two neuroradiologists independently reviewed all 3D-TOF-MRA and DSA imaging. Brain vasculature was divided into 25 arterial segments. Concordance between 3D-TOF-MRA and DSA for the identification of arterial stenosis was assessed by the Cohen κ Index. RESULTS: Thirty-one patients met the inclusion criteria, including 20 imaged with a 1.5T MR unit and 11 with a 3T MR unit. Among the 25 patients (81%) with abnormal DSA findings, 24 demonstrated abnormal 3D-TOF-MRA findings, whereas all 6 remaining patients with normal DSA findings had normal 3D-TOF-MRA findings. In the per-segment analysis, concordance between 1.5T 3D-TOF-MRA and DSA was 0.82 (95% CI, 0.75-0.93), and between 3T 3D-TOF-MRA and DSA, it was 0.87 (95% CI, 0.78-0.91). CONCLUSIONS: 3D-TOF-MRA shows a high concordance with DSA in diagnostic performance when analyzing brain vasculature in patients with primary central nervous system vasculitis. In patients with negative 3T 3D-TOF-MRA findings, the added diagnostic value of DSA is limited.
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».