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Enregistrement W4307365767 · doi:10.3389/fmed.2022.970808

Quantification of the pulmonary vascular obstruction index on ventilation/perfusion lung scintigraphy: Comparison of a segmental visual scoring to the Meyer score

2022· article· en· W4307365767 sur OpenAlexaff
Romain Le Pennec, Cécile Tromeur, Charles Orione, Philippe Robin, Raphaël Le Mao, Christophe Gut‐Gobert, Grégoire Le Gal, Pierre‐Yves Salaün, Pierre‐Yves Le Roux

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePulmonary Hypertension Research and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismScintigraphyRank correlationNuclear medicineSpearman's rank correlation coefficientPerfusionRadiologyPulmonary angiographyCorrelationCardiologyInternal medicineMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Quantifying the pulmonary vascular obstruction index (PVOI) is essential for the management of patients with pulmonary embolism or chronic thromboembolic pulmonary hypertension (CTEPH). The reference method for quantifying the PVOI with planar lung ventilation/perfusion (V/Q) scintigraphy is the Meyer score, which was validated using pulmonary angiography as a reference standard. However, it is complex to use in daily practice. In contrast, a rapid and fast quantification method consists in estimating the PVOI based on the number of segmental perfusion defects. However, the accuracy of this method has never been evaluated. In this study, we aimed to compare PVOI quantification on planar V/Q scintigraphy assessed by a segmental visual scoring (SVS) to the Meyer score. Materials and methods: The eligible study population consisted of consecutive patients who underwent planar V/Q scan for CTEPH screening. A central review was performed by three nuclear medicine physicians. PVOI was assessed by summing the number of segmental perfusion defects or equivalent (2 sub-segments = 1 segment = 5%) and by Meyer's method. The two interpretations were performed 6 months apart. A Spearman rank correlation coefficient was calculated to evaluate correlation between the two measurement methods. An intra-class correlation (ICC) was calculated to assess agreement. A Bland et Altman plot analysis was used to evaluate agreement between the two measurements. Results: A total of 226 V/Q scans were interpreted. Spearman rank correlation coefficient between SVS and Meyer was 0.963 (95%CI 0.952-0.971) for mismatched perfusion defects and 0.963 (95%CI 0.953-0.972) for perfusion defects regardless of ventilation. Intra-class correlation (ICC) for agreement was 0.978 (95%CI 0.972-0.983) for mismatched perfusion defects and 0.968 (95%CI 0.959-0.976) for perfusion defects regardless of ventilation. In Bland & Altmann analysis, the mean difference between the SVS method and the Meyer score was 0.42 and 0.61 for the mismatched or matched evaluation, respectively. Conclusion: Our study shows a high correlation, and low differences in PVOI quantification when using a segmental visual scoring (SVS) as compared to the Meyer score. The SVS has the great advantage to be easy and rapid to apply in daily practice.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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