Abstract 173: Coronary artery aneurysm measurement and z-score variability in Kawasaki Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Coronary artery (CA) z-scores are commonly used for clinical decisions in Kawasaki disease (KD). We evaluated reliability in CA measurement, reproducibility of z-score calculation, and frequency with which different z-score formulas lead to divergent management strategies. Methods: We randomly selected 21 KD patients (pts) with ≥1 CA z-score 1.5-3 and all KD pts with ≥ 1 CA z-score 7-14 (n=20). Two echocardiographers measured LMCA, LAD and RCA. Inter- and intraobserver reliability were calculated. T-tests were used to compare CA z-score using 3 commonly used formulas (Boston, DC and Montreal). Results: Median age at KD echo was 1.2 y (0.2-11.5 y). Interobserver reliability was high for LAD (intraclass correlation [ICC] 0.970) and RCA (ICC 0.943) and lower for LMCA (ICC 0.725). Intraobserver reliability was also high for LAD and RCA (ICC 0.991 and 0.999) and lower for LMCA (ICC 0.946). Z-scores for the 3 formulas were similar at smaller CA size, i.e., z < 3, but varied markedly at larger CA dimensions (Figure). Z-scores for the same CA dimension calculated by each of the 3 formulas resulted in disparate classification of normal vs. mild dilation in 7/21 (22%) pts, and different guidance for anticoagulation based on CA z ≥10 in 10/20 (50%) pts. Conclusion: Although CA measurements have high inter- and intraobserver agreement, CA z-scores vary dramatically based on the z-score formula, particularly at larger CA dimensions. Discrepancies in CA z-score between calculators impacts not only the distinction between normal and mild dilatation, but most importantly, the recommendation of anticoagulation for pts with larger CA dimensions.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».