Accuracy of the pedal acceleration time to diagnose limb ischemia in patients with and without diabetes using the WIfI classification
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Evaluation of limb hemodynamics using the ankle-brachial index (ABI) may be difficult due to skin lesions, extensive necrosis, and obesity, such as commonly present in patients with diabetes with chronic limb-threatening ischemia (CLTI). We hypothesized that the pedal acceleration time (PAT) correlates with ABI and Wound, Ischemia, and foot Infection (WIfI) scores in patients with diabetes to serve as a new modality to accurately stage CLTI. METHODS: A single-center, cross-sectional study included patients with and without diabetes > 18 years with CLTI. Limbs were categorized in three grades of ischemia based on the ABI (ABI < 0.8, < 0.6, and < 0.4) and in two classes based on WIfI stages of amputation risk. Receiver operator characteristic (ROC) curves were used to determine PAT sensitivity, specificity, and accuracy to predict lower-limb ischemia. RESULTS: A total of 141 patients (67 nondiabetic and 74 diabetic) and 198 lower limbs (94 nondiabetic and 104 diabetic) met the inclusion criteria. In patients without diabetes, the accuracy of PAT for detecting an ABI < 0.8 was 85%; for detecting an ABI < 0.6 was 85%; and for detecting an ABI < 0.4 was 87%. In patients with diabetes, the accuracy of PAT in detecting an ABI < 0.8 was 91%; for detecting an ABI < 0.6 was 79%; and for detecting an ABI < 0.4 was 88%. In patients without diabetes, the accuracy for detecting WIfI stages of moderate and high amputation risk was 77% and for patients with diabetes was also 77%. CONCLUSIONS: PAT shows high correlation with the ABI as well as with the WIfI stages of amputation risk and the grades of ischemia, with high accuracy.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».