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Enregistrement W4389179812 · doi:10.1177/23969873231215634

Diagnostic separation of conventional ⩾50% carotid stenosis and near-occlusion with phase-contrast MRI

2023· article· en· W4389179812 sur OpenAlexaff
Madelene Holmgren, Alexander Henze, Anders Wåhlin, Anders Eklund, Allan J. Fox, Elias Johansson

Notice bibliographique

RevueEuropean Stroke Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and Carotid Artery Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesSTROKE-RiksförbundetUmeå UniversitetSvenska LäkaresällskapetVästra GötalandsregionenHjärt-LungfondenSveriges LäkarförbundKnut och Alice Wallenbergs StiftelseJeanssons StiftelserFondation pour la Recherche Médicale
Mots-clésStenosisContrast (vision)Phase contrast microscopySeparation (statistics)OcclusionMedicineRadiologyNuclear magnetic resonanceCardiologyPhysicsMathematicsOpticsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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