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Enregistrement W4414229280 · doi:10.1177/15910199251375541

Optimizing density of intrathecal contrast at digital subtraction myelography: Evaluation of differing needle characteristics and injection rates in a phantom

2025· article· en· W4414229280 sur OpenAlexaff
Anahita Malvea, Emily Chung, Mehran Nasralla, Eef J. Hendriks, Richard Farb

Notice bibliographique

RevueInterventional Neuroradiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelographyImaging phantomIntrathecalSubtractionCerebrospinal fluidFistulaContrast (vision)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamic myelography, performed as digital subtraction myelography or dynamic computed tomography myelography, is crucial in diagnosing intracranial hypotension resulting from a cerebrospinal fluid-venous fistula (CVF). The quality of the myelogram is paramount for accurate diagnosis. Using a phantom, the impact of needle type (Quincke vs. Whitacre), caliber, side-hole position, and rate of injection on the quality of the myelogram was determined. The ideal decubitus myelogram would provide a large volume of a hyperdense contrast within the lateral dependent aspect of the thecal sac, optimally flooding the mouths of the neural foramina and root sleeves where the vast majority of CVFs originate. The results of this study suggest it is exclusively the rate of injection that most predictably dictates the quality of the myelogram in this regard. Specifically, a slow injection rate, on the order of 0.1 mL/s, should be opted for to decrease turbulence, optimize myelogram quality, and thus improve CVF detection in clinical practice.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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