Bedside Emergency Transcranial Doppler Diagnosis of Severe Carotid Disease Using Orbital Window Examination
Notice bibliographique
Résumé
Identifying internal carotid artery (ICA) stenosis in the acute stroke setting can provide clinically useful information. Transcranial Doppler (TCD) through the orbital window is an easy test to perform and to track and identify different vessels. Previous TCD studies have suggested that a reversed ophthalmic artery (OA) flow is a useful collateral pattern to predict ICA disease. The authors sought to evaluate the TCD orbital window for predicting cervical ICA (cICA) stenosis in the setting of acute stroke and TIA.Power M-mode/TCD was performed in acute stroke and transient ischemic attack patients at 2 institutions. Each orbital window depth was detected on M-mode and evaluated for the direction of flow and resistance pattern. Gold standard for comparison was carotid evaluation using carotid duplex, computed tomography angiogram, or conventional angiography. The assessment of cICA disease was categorized by degree of stenosis or occlusion.A total of 216 transorbital exams were performed in 117 patients. Twenty-five cICA occlusions and 8 critical cICA stenoses (>or=95%) were identified by gold standard imaging. Reversed OA flow at 50 to 60 mm depth revealed high specificity (100%; confidence interval [CI], 97.6%-100.0%) and good sensitivity (75%; CI, 53.3%-90.2%) for identifying cICA occlusion or critical stenosis (>or=95%). Low pulsatility index (<1.2) and mean flow velocity (<15 cm/s) discriminated critical severe ICA stenosis or occlusion when OA flow was anterograde with good sensitivity (87.2%) and specificity (95.2%).The reversed OA sign at 50 to 60 mm depth is very specific for identifying cICA occlusion or critical stenosis. When OA flow is anterograde, a low mean flow velocity or pulsatility index is also useful to identify cICA critical stenosis or occlusion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».