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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».