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Enregistrement W4408348547 · doi:10.1016/j.ejvs.2025.03.007

Diagnostic Test Accuracy of Pedal Acceleration Time to Identify Peripheral Artery Disease

2025· article· en· W4408348547 sur OpenAlexaff
Jill Sommerset, Desarom Teso, Joseph L. Mills, Mathew Sebastian, Ahmed Kayssi, Sarah Leask, Richard Rounsley, Peta Ellen Tehan

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Vascular and Endovascular Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArterial diseasePeripheralAccelerationTest (biology)Acceleration timeSurgeryInternal medicineVascular disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Pedal acceleration time (PAT) is a novel method of using diagnostic ultrasound to evaluate the haemodynamic characteristics of pedal arteries and has potential as an adjunctive vascular testing method. The primary objective of this study was to assess the diagnostic accuracy of PAT in identifying peripheral artery disease (PAD) in a population with clinically suspected PAD. METHODS: This was a multicentre cross sectional study to estimate the diagnostic test accuracy. Participants with clinically suspected PAD were recruited via consecutive sampling at four centres. Colour duplex ultrasound (reference standard) and toe brachial index (TBI) were measured by a vascular sonographer. A second vascular sonographer, blinded to all other measures, conducted the PAT measurements on the same limb. PAD was defined as a > 50% stenosis in any vessel from the distal aorta to the foot. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values, and positive and negative likelihood ratios were estimated for all PAT values. Receiver operating characteristic curves were also generated. RESULTS: One hundred and eighty-eight participants (227 limbs) were recruited, with a mean age of 71 years (standard deviation 10, range 43 - 93) with 56 women (29.8%) including 133 (70.7) limbs having PAD (59%) and 61 (32.4%) claudicants. Area under the curve for PAT: lateral plantar artery 0.72 (0.65 - 0.79), medial plantar artery 0.72 (0.65 - 0.79), dorsal metatarsal artery 0.77 (0.70 - 0.84), arcuate artery 0.71 (0.64 - 0.78), and deep plantar artery 0.73 (0.67 - 0.80). Utilising the worst case PAT measure for the limb for identifying PAD had an AUC of 0.79 (0.74 - 0.85) and positive and negative predictive values of 0.81 (0.57 - 0.89) and 0.66 (0.57 - 0.75), respectively. Area under the curve for the toe brachial index was 0.78 (0.71 - 0.85) and that of ankle brachial index was 0.70 (0.62 - 0.77). CONCLUSION: PAT had an acceptable diagnostic test accuracy as an assessment tool to identify PAD in a population with clinically suspected PAD. All five measures yielded similar accuracy to toe pressure and TBI; however, using the worst case PAT value yielded the highest diagnostic test accuracy of all PAT measures. The PAT diagnostic threshold for the presence of PAD may be revised to > 85 ms to optimise the performance of the test for the identification of PAD.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,567
Score d'incertitude au seuil0,816

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,248 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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