Cervical Internal Carotid Occlusion versus Pseudo-occlusion at CT Angiography in the Context of Acute Stroke: An Accuracy, Interobserver, and Intraobserver Agreement Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To evaluate the diagnostic accuracy and reliability of computed tomographic (CT) angiography to distinguish true cervical internal carotid artery (ICA) occlusion from pseudo-occlusion (defined as an isolated intracranial thrombus that impedes ascending blood flow) in the context of acute stroke. Materials and Methods This was a retrospective study of patients who underwent thrombectomy with preprocedural CT angiography that helps to demonstrate a lack of attenuation in the cervical ICA on the symptomatic side (24 men and 13 women; mean age, 63 years; age range, 30–86 years). Seven readers, including five neuroradiologists and two interventional neuroradiology fellows, independently reviewed the CT angiography images to assess whether there was true cervical ICA occlusion. Their results were compared with digital subtraction angiography (DSA) as the reference standard. Sensitivity and specificity for detecting true occlusion as well as accuracy and diagnostic odds ratio were calculated, with inter- and intraobserver κ statistics. Results Cervical ICA pseudo-occlusion occurred in 12 of 37 patients (32.4%) with nonattenuation of the cervical ICA on the symptomatic side. Interobserver agreement coefficients did not reach the substantial value of 0.61 for either pairs or groups of readers. The cohort’s average sensitivity and specificity was 68% (95% confidence interval [CI]: 59%, 76%) and 75% (95% CI: 71%, 80%), respectively, with a diagnostic odds ratio of 8 (95% CI: 3, 18) and only fair interobserver agreement (κ = 0.32; 95% CI: 0.16, 0.47). Conclusion In the context of acute ischemic stroke with ipsilateral ICA nonattenuation at single-phase CT angiography, even specialized radiologists may not reliably distinguish true cervical occlusion from pseudo-occlusion. © RSNA, 2017 Online supplemental material is available for this article.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».