Preliminary application of CT perfusion source images for evaluating regional collateral circulation in unilateral Moyamoya disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Collateral flow is associated with clinical outcomes for patients with Moyamoya disease and served as a parameter for patient selection of therapeutic strategies. Therefore, we explored whether a noninvasive imaging modality, computed tomography perfusion (CTP) source images (CTP-Sis), could be used to identify the presence and intensity of collateral flow using digital subtraction angiography (DSA) as a gold standard for collateral flow. METHODS: CTP-Sis and DSA were performed for 24 patients with unilateral Moyamoya disease. A collateral grading system was developed based on arterial and venous phase CTP-Sis, imitating the DSA score system. Two neuroradiologists scored the DSA images using a collateral grading scale for the regions of interest corresponding to the Alberta Stroke Program Early computed tomography Score (ASPECTS) methodology. Another two neuroradiologists scored CTP-Sis in a similar manner. Agreement between the CTP-Sis and DSA consensus scores was determined, including kappa statistics. RESULTS: The agreement between the CTP-Sis and DSA consensus readings was moderate to strong, with a weighted kappa value of 0.768 [95% confidence interval (CI), 0.703-0.832], but there was a better agreement for readers of CTP-Sis, as compared with those of DSA. The sensitivity and specificity for identifying collaterals with CTP-Sis were 0.714 (95% CI, 0.578-0.851) and 0.995 (95% CI, 0.985-1.000), respectively. CONCLUSIONS: CTP-Sis could help identify in a noninvasive manner the presence and intensity of collateral flow in patients with unilateral Moyamoya disease using DSA as a gold standard. Further study with a large number of cases is warranted. Further application of this method to other cerebrovascular diseases including acute ischemic stroke can also be warranted.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».