The Role of Neuroimaging in the Determination of Brain Death
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Brain death determination (BDD) is primarily a clinical diagnosis, where death is defined as the permanent loss of brainstem function. In scenarios where clinical examinations are inaccurate, ancillary imaging tests are required. The choice of ancillary imaging test is variable, but the common denominator for all of them is to establish a lack of cerebral blood flow. The purpose of this study was to compare the diagnostic accuracy and interrater reliability of different ancillary imaging tests used for BDD. METHODS: Archival data were retrospectively analyzed for all patients who underwent any ancillary imaging test for BDD at our institution. The results of ancillary imaging tests were compared with, the reference standard, the clinical checklist for declaration of brain death. Sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) of different ancillary imaging tests for BDD were performed. Interobserver agreement between two observers was measured using kappa statistics for each of the imaging modalities. RESULTS: A total of 74 patients underwent 41 computer tomography perfusion (CTP), 54 CT angiogram, 15 radionuclide scans, 1 cerebral angiogram, 3 magnetic resonance imaging, and 71 nonenhanced CT (NECT) head for BDD. All ancillary tests (except NECT head) showed 100% specificity and PPV. CTP had the highest sensitivity and NPV. All ancillary imaging tests demonstrated very high interrater reliability. CONCLUSIONS: The uses of ancillary imaging tests for BDD are increasing. Within this study's limitations, CTP followed by radionuclide scan were found to be the most accurate and reliable ancillary imaging test for BDD.
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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 | 0,039 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».