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Enregistrement W3111331129 · doi:10.21037/qims-20-148

The value of a shorter-delay arterial spin labeling protocol for detecting cerebrovascular impairment

2020· article· en· W3111331129 sur OpenAlexaff
Caiyu Zhuang, Julien Poublanc, Larissa McKetton, Lashmi Venkatraghavan, Olivia Sobczyk, James Duffin, Adrian P. Crawley, Joseph A. Fisher, Renhua Wu, David J. Mikulis

Notice bibliographique

RevueQuantitative Imaging in Medicine and Surgery · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCerebral blood flowRegion of interestArterial spin labelingMedicineNuclear medicineSignificant differenceCardiologyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The aim of this study was to determine the relationship between blood oxygen level dependent (BOLD) cerebrovascular reactivity (CVR) and cerebral blood flow (CBF) obtained from arterial spin labeling (ASL) using different post labeling delays (PLD). METHODS: Forty-two patients with steno-occlusive diseases and impaired CVR were divided into two groups, one scanned with a 1.5-second (1.5-s) and the other with a 2.5-second (2.5-s) PLD ASL protocol. For all patients, a region of interest (ROI) was drawn around the CVR impairment. This affected ROI was then left-right flipped across the brain midline to obtain the control ROI. For both groups, the difference in grey matter CVR between affected and control ROI was first tested to confirm significance. The average grey matter CBF of affected and control ROIs were then compared. The same analysis method was used to compare affected and control hemispheres. RESULTS: In both groups of 1.5-s and 2.5-s PLD, CVR values in the affected ROI (-0.049±0.055 and -0.042±0.074%/mmHg, respectively) were significantly lower compared to that in the control ROI (0.152±0.054 and 0.152±0.053%/mmHg, respectively, P<0.0001). In the group with the 1.5-s PLD, CBF in the affected ROI (37.62±11.37 mL/100 g/min) was significantly lower compared to CBF in the control ROI (44.13±11.58 mL/100 g/min, P<0.05). However, in the group with the 2.5-s PLD, no significant differences could be seen between CBF in the affected ROI (40.50±14.82 mL/100 g/min) and CBF in the control ROI (39.68±12.49 mL/100 g/min, P=0.73). In the hemisphere-based analysis, CBF was significantly lower in the affected side than in the control side for the group with the 1.5-s PLD (P<0.05) when CVR was impaired (P<0.0001), but not for the group with the 2.5-s PLD (P=0.49). CONCLUSIONS: In conclusion, our study reveals and highlights the value of a shorter-PLD ASL protocol, which is able to reflect CVR impairment. At the same time, we offer a better understanding of the relationship between BOLD CVR and CBF obtained from ASL.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,507
Score d'incertitude au seuil0,333

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,331 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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