Noninvasive Angiographic Results of Clipped or Coiled Intracranial Aneurysms: An Inter- and Intraobserver Reliability Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Noninvasive angiography is commonly used to assess the outcome of surgical or endovascular treatment of intracranial aneurysms in clinical series or randomized trials. We sought to assess whether a standardized 3-grade classification system could be reliably used to compare the CTA and MRA results of both treatments. MATERIALS AND METHODS: An electronic portfolio composed of CTAs of 30 clipped and MRAs of 30 coiled aneurysms was independently evaluated by 24 raters of diverse experience and training backgrounds. Twenty raters performed a second evaluation 1 month later. Raters were asked which angiographic grade and management decision (retreatment; close or long-term follow-up) would be most appropriate for each case. Agreement was analyzed using the Krippendorff α (αK) statistic, and the relationship between angiographic grade and clinical management choice, using the Fisher exact and Cramer V tests. RESULTS: Interrater agreement was substantial (αK = 0.63; 95% CI, 0.55–0.70); results were slightly better for MRA results of coiling (αK = 0.69; 95% CI, 0.56–0.76) than for CTA results of clipping (αK = 0.58; 95% CI, 0.44–0.69). Intrarater agreement was substantial to almost perfect. Interrater agreement regarding clinical management was moderate for both clipped (αK = 0.49; 95% CI, 0.32–0.61) and coiled subgroups (αK = 0.47; 95% CI, 0.34–0.54). The choice of clinical management was strongly associated with the size of the residuum (mean Cramer V = 0.77 [SD, 0.14]), but complete occlusions (grade 1) were followed more closely after coiling than after clipping (P = .01). CONCLUSIONS: A standardized 3-grade scale was found to be a reliable and clinically meaningful tool to compare the results of clipping and coiling of aneurysms using CTA or MRA.
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 | 0,032 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».