White matter hyperintensities and their subtypes in patients with carotid artery stenosis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to perform a systematic review and meta-analysis to clarify the association between white matter hyperintensities (WMHs) and carotid artery (CA) stenosis. STUDY DESIGN: Systematic review and meta-analysis. PARTICIPANTS: CA stenosis was set at ≥50%, and WMHs were assessed by MRI and evaluated quantitatively or semiquantitatively. DATA SOURCES: A comprehensive literature search was performed in PubMed, EMBASE and Cochrane Library for studies evaluating the association between WMHs and CA stenosis ≥50% from inception to 13 September 2017. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: Standardised mean difference (SMD) with 95% CI was used to evaluate the association between WMHs and CA stenosis. Results were presented in a forest plot with a fixed-effects model or random-effects model. We assessed the quality of included studies using the Newcastle-Ottawa Scale. Funnel plots and Egger's and Begg's tests were conducted to assess publication bias. Sensitivity analysis was performed to evaluate the influence of each individual study. RESULTS: Eight studies enrolling 677 patients were included. There was a positive relationship between the total WMHs and CA stenosis, with a pooled fixed-effects SMD of 0.326 (95% CI 0.194 to 0.459, p=0.000). Heterogeneity and publication bias were low among these studies. Subgroup analysis of three studies enrolling 225 patients showed an association between periventricular WMHs and CA stenosis, with a pooled fixed-effects SMD of 0.412 (95% CI 0.202 to 0.622, p=0.000). CONCLUSION: This meta-analysis showed that the total WMHs and periventricular WMHs were associated with CA stenosis. WMHs may be considered as an individual risk stratification score when choosing a proper plan for therapy of CA stenosis.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».