Accuracy of Carotid Artery Stenosis Quantification with 4-D-Supported 3-D Power-Doppler versus Color-Doppler and 2-D Blood Velocity-Based Duplex Ultrasonography
Notice bibliographique
Résumé
Assessment of the severity of internal carotid artery stenosis is relevant to therapeutic decisions. Direct measurement of stenosis in static three-dimensionally rendered ultrasonographic color-Doppler images after an orientation with 4-D gray-scale views (4D/3D-C-US) was recently observed to be metrically non-inferior to angiography. In the study described here, power-Doppler (Christian Doppler was a physicist) ultrasonography (4D/3D-P-US) was prospectively compared with angiography, 4D/3D-C-US and 2-D duplex ultrasonography (DUS) in a similar fashion using blinded observers. Percentage stenosis was measured in 36 patients. Continuous percentage stenosis measures (standard deviation of difference and concordance correlation coefficient) between angiography and 4D/3D-P-US did not differ from the results between angiography observers (p > 0.05). Dichotomous diagnosis with 4D/3D-P-US resulted in κ values similar to the inter-rater agreement of angiography and the inter-method agreement of 4D/3D-C-US and DUS compared with angiography. Binary accuracy did not differ between 4D/3D-P-US, 4D/3D-C-US and DUS (p > 0.5). In conclusion, stenosis grading using 4D/3D-P-US exhibited non-inferior inter-method agreement with angiography at good accuracies, similar to 4D/3D-C-US and DUS.
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 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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».