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Enregistrement W3127277766 · doi:10.1148/ryct.2021200423

Additive Value of CT to Age, Aortic Diameter, and Echocardiography in Diagnosis and Classification of Bicuspid Aortic Valve in Patients with Severe Aortic Stenosis

2021· article· en· W3127277766 sur OpenAlexaff
Hidenobu Takagi, Michiko Yoshizawa, Makoto Orii, Akiko Kumagai, Atsushi Tashiro, Takuya Chiba, Hajime Kin, Ryoichi Tanaka, Kunihiro Yoshioka

Notice bibliographique

RevueRadiology Cardiothoracic Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac Valve Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Paul's Hospital
Organismes subventionnairesJapan Society for the Promotion of ScienceMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésMedicineBicuspid aortic valveStenosisReceiver operating characteristicRadiologyAortic valve replacementRetrospective cohort studyAortic valveMedical diagnosisReproducibilityCardiologyAortic valve stenosisInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To develop and validate a CT diagnostic algorithm for bicuspid aortic valve (BAV) classification. Materials and Methods This retrospective study included 212 consecutive patients with severe aortic stenosis who underwent CT followed by aortic valve replacement (mean age, 71 years [range, 27–93 years]; 125 women; 37% with a BAV) from 2012 to 2017. BAV diagnosis and BAV category were determined by using the CT diagnostic algorithm developed and were compared with those attained through surgical diagnosis. Reproducibility and agreement were assessed using the Cohen kappa (κ) coefficient. The value of adding CT to age, aortic diameter index, and transthoracic echocardiography (TTE) was evaluated by using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), net reclassification improvement (NRI), and decision-curve analysis. Results Intra- and interobserver reproducibility were good or excellent for all CT diagnoses (κ ≥ 0.6 for all). Agreement between CT and surgical diagnoses was excellent (κ = 0.90) for BAV detection and good (κ = 0.69) for BAV categorization. Sixteen percent (five of 31) of patients with functional BAV diagnosed by using CT received a diagnosis of congenital BAV at surgery. The addition of CT to age, aortic diameter, and TTE showed a higher AUC (with CT, 0.97 [95% CI: 0.91, 0.99] vs without CT, 0.91 [95% CI: 0.85, 0.95]; P = .003) and NRI (1.79 [95% CI: 1.65, 1.92], P < .001) and a higher net benefit among all BAV probabilities. Conclusion CT diagnosis was consistent with surgical diagnosis and had an additive value over traditional diagnostic methods; however, there was a risk of overlooking congenital BAV in patients with functional BAV diagnosed by using CT. Supplemental material is available for this article. Keywords: Adults, Aortic Valve, CT-Angiography, Cardiac © RSNA, 2021

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,287 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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