Predictive value of CT pulmonary angiography to assess surgical accessibility for pulmonary endarterectomy in chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH) patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We aimed to assess the predictive value of a new radiological classification of the level of disease in CTEPH patients based on CT pulmonary angiography (CTPA) using surgical classification as standard of reference. Methods: 43 CTEPH patients (mean age 57 ± 16; 14 fem.) undergoing CTPA were retrospectively evaluated prior to surgery. The median time from CTPA to surgery was 77 days (range 1 to 248). 3 chest radiologists, blinded to surgical results, independently classified disease level based on the most prox. thrombus. Radiological and surgical classification was scored as follows: L1 (main pulmonary artery (PA)), L2a (lobar PA), L2b (lower lobe basal trunk), L3 (segmental PA), L4 (subsegmental PA). Fleiss kappa was used for interobserver variability. To assess the predictive value, “proximal disease” was defined as L1 and L2a, “distal disease” as L2b, L3, and L4. Results: 3 radiologists classified L1 in 35%, 28%, and 21%, L2a in 51%, 49%, and 61%, L2b in 7%, 14%, and 7%, and L3 in 7%, 9%, and 12%, respectively. None rated L4. Interobserver agreement was k=0.55. All radiological classifications were within 1 level of surgical classifications. Considering surgical classification as standard of reference, sensitivity, specificity, and accuracy of CTPA in identifying proximal disease in this CTEPH patient cohort is 89%, 70%, and 81%, respectively. Conclusion: CTPA is highly sensitive to predict the disease level in CTEPH patients with moderate interobserver agreement. This newly introduced imaging based classification may support surgeons’ decision-making and predict operative findings.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».