Adrenal vein sampling: External validation of multinomial regression modelling and left adrenal vein‐to‐peripheral vein ratio to predict lateralization index without right adrenal vein sampling
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adrenal vein sampling (AVS) failure is mainly due to right adrenal vein unavailability. Multinomial regression modelling (MRM) and left adrenal vein-to-peripheral vein ratio (LAV/PV) were proposed to predict the lateralization index without the right AVS. OBJECTIVE: To assess external validity of MRM and LAV/PV to predict lateralization index when right adrenal vein sampling is missing. DESIGN: Diagnostic retrospective study. PATIENTS: Development and validation cohorts included AVS of 174 and 122 patients, respectively, from 2 different centres. MEASUREMENTS: Development and validation cohort data were used, respectively, for calibration and for validation of MRM and LAV/PV to predict the lateralization index without the right adrenal vein sampling. Sensitivity and specificity of MRM and LAV/PV were compared between both centres at different pre-established specificity thresholds based on receiver operating characteristic curves generated from the development cohort data. RESULTS: At a specificity threshold of 95% set in the development cohort, specificity values exceeded 90% (range, 90.6%-98.8%) for all verified MRM and LAV/PV models in the validation cohort. Corresponding sensitivities for MRM and LAV/PV, respectively, range from 54.1% to 83.7% and 32.8% to 88.4% for the development cohort compared to 33.3%-87.5% and 2.8%-79.2% for the validation cohort. Overall, diagnostic accuracy of both methods was higher to detect right (82.8%-93.5%) than left (70.2%-80.6%) lateralization index status in both centres. CONCLUSIONS: Minimal changes in specificity from development to validation cohorts validate the use of MRM and LAV/PV to predict the lateralization index when the right AVS is missing. Both methods had better accuracy for right than left lateralization detection.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».