Diagnostic separation of conventional ⩾50% carotid stenosis and near-occlusion with phase-contrast MRI
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The aim of this study was to assess sensitivity, specificity and interrater reliability of phase-contrast MRI (PC-MRI) for diagnosing carotid near-occlusion. PATIENTS AND METHODS: Prospective cross-sectional study conducted between 2018 and 2021. We included participants with suspected 50%-100% carotid stenosis on at least one side, all were examined with CT angiography (CTA) and PC-MRI and both ICAs were analyzed. Degree of stenosis on CTA was the reference test. PC-MRI-based blood flow rates in extracranial ICA and intracranial cerebral arteries were assessed. ICA-cerebral blood flow (CBF) ratio was defined as ICA divided by sum of both ICAs and Basilar artery. RESULTS: We included 136 participants. The ICAs were 102 < 50% stenosis, 88 conventional ⩾50% stenosis (31 with ⩾70%), 49 near-occlusion, 12 occlusions, 20 unclear cause of small distal ICA on CTA and one excluded. For separation of near-occlusion and conventional stenoses, ICA flow rate and ICA-CBF ratio had the highest area under the curve (AUC; 0.98-0.99) for near-occlusion. ICA-CBF ratio ⩽0.225 was 90% (45/49) sensitive and 99% (188/190) specific for near-occlusion. Inter-rater reliability for this threshold was excellent (kappa 0.98). Specificity was 94% (29/31) for cases with ⩾70% stenosis. PC-MRI had modest performance for separating <50% and conventional ⩾50% stenosis (highest AUC 0.74), and eight (16%) of near-occlusions were not distinguishable from occlusion (no visible flow). CONCLUSION: ICA-CBF ratio ⩽0.225 on PC-MRI is an accurate and reliable method to separate conventional ⩾50% stenosis and near-occlusion that is feasible for routine use. PC-MRI should be considered further as a potential standard method for near-occlusion detection, to be used side-by-side with established modalities as PC-MRI cannot separate other degrees of stenosis.
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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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».