Phase-contrast magnetic resonance imaging of intracranial and extracranial blood flow in carotid near-occlusion
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Compare extracranial internal carotid artery flow rates and intracranial collateral use between conventional ≥ 50% carotid stenosis and carotid near-occlusion, and between symptomatic and asymptomatic carotid near-occlusion. METHODS: We included patients with ≥ 50% carotid stenosis. Degree of stenosis was diagnosed on CTA. Mean blood flow rates were assessed with four-dimensional phase-contrast MRI. RESULTS: We included 110 patients of which 83% were symptomatic, and 38% had near-occlusion. Near-occlusions had lower mean internal carotid artery flow (70 ml/min) than conventional ≥ 50% stenoses (203 ml/min, P < .001). Definite use of ≥ 1 collateral was found in 83% (35/42) of near-occlusions and 10% (7/68) of conventional stenoses (P < .001). However, there were no differences in total cerebral blood flow (514 ml/min vs. 519 ml/min, P = .78) or ipsilateral hemispheric blood flow (234 vs. 227 ml/min, P = .52), between near-occlusions and conventional ≥ 50% stenoses, based on phase-contrast MRI flow rates. There were no differences in total cerebral or hemispheric blood flow, or collateral use, between symptomatic and asymptomatic near-occlusions. CONCLUSION: Near-occlusions have lower internal carotid artery flow rates and more collateral use, but similar total cerebral blood flow and hemispheric blood flow, compared to conventional ≥ 50% carotid 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».