Estimation of toe brachial index based on forefoot Doppler waveforms
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims The toe brachial index (TBI) is a standard diagnostic tool for assessing distal perfusion in peripheral arterial disease (PAD) but has several limitations. Doppler waveform characteristics of forefoot arteries, such as acceleration index (AccI), peak systolic velocity (PSV), and acceleration time (AT), present a potentially reliable and more accessible alternative for estimating TBI. This study evaluated the association between Doppler waveform characteristics and standard TBI, developed empirical equations for estimating TBI (eTBI), and assessed their accuracy, reproducibility, and clinical applicability. Methods and results This study presents a prospective analysis of angle-corrected Doppler AccI, PSV, and AT in forefoot metatarsal arteries together with standard automated TBI in 155 limbs of PAD patients treated at Surrey and Sussex Healthcare NHS Trust, Redhill, UK. Doppler-derived AccI, PSV, and AT were significantly associated with standard TBI (R2 = 0.88, 0.58, 0.62; each P < 0.001). Empirical equations for eTBI calculation demonstrated excellent agreement with standard TBI, with minimal average deviations [−0.01 ± 0.10 (SD) for AccI]. Multivariable analysis confirmed that eTBI derived from AccI predicted TBI largely independent of age, sex, diabetes mellitus, Fontaine stage, diastolic blood pressure, and kidney function (R2 = 0.89). After revascularization, both eTBI and standard TBI increased significantly, with strong correlation (r = 0.95, P < 0.001). Inter- and intra-observer and inter-device variability for eTBI measurements was low, outperforming standard TBI. Conclusion Doppler waveform-derived eTBI, particularly using AccI, provides a reproducible, accurate, and clinically responsive alternative to standard TBI. These findings support its integration into routine vascular diagnostics, enhancing accessibility and diagnostic precision in PAD care. Automated eTBI acquisition could enhance screening efficiency in non-specialist settings.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| 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 ».