A dual-center validation of the PIRAMD scoring system for assessing the severity of ischemic Moyamoya disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Prior Infarcts, Reactivity, and Angiography in Moyamoya Disease (PIRAMD) is a recently proposed imaging-based scoring system that incorporates the severity of disease and its impact on parenchymal hemodynamics in order to better support clinical management and evaluate response to intervention. In particular, PIRAMD may have merit in identifying symptomatic patients that may benefit most from revascularization. Our aim was to validate the PIRAMD scoring system. Methods: Patients with ischemic Moyamoya disease, who underwent catheter angiographic [modified Suzuki Score (mSS) and collateralization status], morphological MRI and a parenchymal hemodynamic evaluation with blood oxygenation-level dependent cerebrovascular reactivity (BOLD-CVR) at two transatlantic centers, were retrospectively included. The primary outcome was the presence of neurological symptoms. The diagnostic capacity of each PIRAMD feature alone was evaluated, as well as combined and the inter-institutional differences of each parameter were evaluated. Results: Seventy-two hemispheres of 38 patients were considered for analysis, of which 39 (54%) were classified as symptomatic. The presence of a prior infarct had the highest odds ratio [odds ratio (OR) =24; 95% CI: 6.7-87.2] for having neurological symptoms, followed by impaired CVR (OR =17; 95% CI: 5-62). No inter-institutional differences in the odds ratios or area under the curve (AUC) were found for any study parameter. The PIRAMD score had an AUC of 0.88 (95% CI: 0.80-0.96) with a similar AUC for the PIRAMD grading score. Conclusions: Our multicentric validation of the recently published PIRAMD scoring system was highly effective in rating the severity of ischemic Moyamoya disease with excellent inter-institutional agreement. Future studies should investigate the prognostic value of this novel imaging-based score in symptomatic patients with Moyamoya disease.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».