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Enregistrement W2800080428 · doi:10.1148/radiol.2018170509

Monitoring Cerebral Perfusion Changes after Revascularization in Patients with Moyamoya Disease by Using Arterial Spin-labeling MR Imaging

2018· article· en· W2800080428 sur OpenAlexaboutno aff
Seunghyun Lee, Tae Jin Yun, Roh‐Eul Yoo, Byung‐Woo Yoon, Koung Mi Kang, Seung Hong Choi, Ji‐hoon Kim, Jeong Eun Kim, Chul‐Ho Sohn, Moon Hee Han

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMoyamoya disease diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMoyamoya diseaseDigital subtraction angiographyAnastomosisMiddle cerebral arteryCerebral blood flowMagnetic resonance angiographyMagnetic resonance imagingNuclear medicineRevascularizationAngiographyRadiologySuperficial temporal arteryCardiologyIschemiaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To determine whether arterial spin-labeling (ASL) magnetic resonance (MR) imaging could be used to identify changes in cerebral blood flow (CBF), collateral blood flow, and anastomosis site patency after revascularization in patients with moyamoya disease. Materials and Methods This retrospective study was conducted in 145 patients with moyamoya disease who underwent middle cerebral artery (MCA)–superficial temporal artery anastomosis. Preoperative, early postoperative, and late postoperative ASL and digital subtraction angiography images were analyzed. In the MCA territory, absolute CBF (hereafter, CBFMCA) and normalized CBF values adjusted to nonanastomosis side (hereafter, nCBFMCA) and to cerebellum (hereafter, nCBFCbll) were calculated. Collateral grading in the MCA territory was assessed according to Alberta Stroke Program Early CT Score methodology, and anastomosis site patency were also assessed. Changes in CBF were compared by using one-way analysis of variance with Bonferroni correction for multiple comparisons. Intermodality agreement was determined by κ statistics. Results Significant increases in CBFMCA, nCBFMCA, and nCBFCbll were found after revascularization (preoperative and postoperative values of CBFMCA, 35.2 mL/100 g per minute ± 7.8 [mean ± standard deviation] and 51.5 mL/100 g per minute ± 12.0; nCBFMCA, 0.73 mL/100 g per minute ± 0.14 and 1.01 mL/100 g per minute ± 0.18; nCBFCbll, 0.74 mL/100 g per minute ± 0.12 and 1.12 mL/100 g per minute ± 0.16; all P < .001). Agreements for collateral grading and anastomosis patency between ASL MR imaging and digital subtraction angiography were moderate to good, with weighted κ values of 0.77 (95% confidence interval: 0.73, 0.81) and 0.57 (95% confidence interval: 0.37, 0.76), respectively. Conclusion ASL MR imaging can be used to identify perfusion changes in patients with moyamoya disease after revascularization as a noninvasive monitoring tool. © RSNA, 2018 Online supplemental material is available for this article.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations64
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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