Utility of 4D CT in endoleak characterization after advanced endovascular aortic repair
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess the performance of dynamic or 4D CT in characterizing endoleaks in advanced endovascular aortic repair (branched and fenestrated) when other modalities fail to fully characterize the leak, most often conventional CTA. METHODS: , with anywhere between 10 and 40 iterations performed every 2 s. These settings were adjusted depending on graft characteristics and type of endoleak suspected. The scans were assessed for their ability to detect the endoleak (sensitivity), and further to characterize the endoleak by type and subtype (specificity). RESULTS: Overall sensitivity in 16 scans for endoleak detection was 100%. There was a specificity of 87.5% for determining the type of endoleak (14/16). These results included two studies that were inconclusive and repeated due to technical difficulties. In patients where a specific subtype was not established, the leak was localized to the appropriate target vessel. Average dose for the 4D CT was 4724 mGy*cm (1108-11069), with the outlining higher dose scans secondary to higher iterations in those scans. CONCLUSIONS: 4D CT is a useful adjunctive tool in FB-EVAR surveillance with excellent sensitivity and specificity in characterizing endoleaks. This allows for accurate localization of leaks, which is critical for management planning.
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.
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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 découle