Transcranial Doppler Velocities and Angiographic Vasospasm after SAH: A Diagnostic Accuracy Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: After aneurysmal SAH, transcranial Doppler is commonly used to monitor cerebral vasospasm. The diagnostic accuracy of transcranial Doppler flow velocity values in detecting angiographic vasospasm in patients requiring urgent endovascular intervention has not been established. MATERIALS AND METHODS: We performed a retrospective analysis of a consecutive series of patients with aneurysmal SAH who underwent transcranial Doppler (index test) within 24 hours of conventional angiography (reference test). The judgment of 33%, 50%, and 66% degree of vessel narrowing on angiography was independently established by multiple neuroendovascular clinicians. Vessel-specific per-segment and per-patient transcranial Doppler velocities were studied using receiver operating characteristic curves, the Youden index, and minimal acceptable sensitivity models. Optimal mean flow-velocity thresholds were explored to calculate sensitivity and specificity using a per-patient judgment of vasospasm of at least 50% angiographic narrowing in any large arterial segment except A1. RESULTS: = . 001), but per-segment exploratory analyses yielded unsound mean flow velocity thresholds. The Youden and minimal acceptable sensitivity models proposed mean flow velocity thresholds of approximately 160 cm/s for the anterior circulation and 80 cm/s for the posterior circulation in the per-patient diagnosis of angiographic vasospasm (≥50%), yielding a sensitivity of 80%-90% (95% CI, 0.77-0.96), but with a corresponding specificity of 50% (95% CI, 0.40-0.56). CONCLUSIONS: In this study, a threshold transcranial Doppler mean flow-velocity value that would accurately diagnose ≥50% angiographic vasospasm remained elusive.
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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 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 |
| 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 ».