Near-Occlusion is a Common Variant of Carotid Stenosis: Study and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Symptomatic carotid near-occlusion is often described as rare. Recent studies have shown that near-occlusions are overlooked, especially near-occlusion without full collapse (with a small but normal-appearing distal internal carotid artery). OBJECTIVE: To assess the prevalence of near-occlusion among symptomatic ≥50% carotid stenosis, incidence of symptomatic near-occlusion, and review the literature. METHODS: Prospective controlled single-center cross-sectional study. Consecutive cases with symptomatic ≥50% carotid stenosis were examined with computed tomography angiography (CTA). The CTAs were assessed for near-occlusion by two observers. A systematic literature review was performed with emphasis on how study design affects prevalence estimate. RESULTS: Totally, 186 patients with symptomatic ≥50% carotid stenosis were included, 34% (n = 63, 95% CI 27, 41) had near-occlusion. The incidence of symptomatic near-occlusion was 3.4 (95% CI 2.5, 4.2) per 100,000 person-years. Inter-rater κ was 0.71. The average prevalence of near-occlusion among symptomatic ≥50% carotid stenosis was higher in studies with good design (30%, range 27%-34%) than studies without good design (9%, range 2%-10%). CONCLUSIONS: Near-occlusion is common variant of symptomatic ≥50% carotid stenosis, both in the current study and in all previous studies of good design. Studies that suggest that near-occlusion is rare have had methodological issues.
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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 | 0,006 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».