Utility of 4D CT in endoleak characterization after advanced endovascular aortic repair
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.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».