Update on the Liver Imaging Reporting and Data System
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Hepatocellular carcinoma (HCC) is frequently diagnosed noninvasively with imaging techniques. Computed tomography and magnetic resonance imaging play critical roles in the detection, diagnosis, and staging of HCC. Standardization in the interpretation and reporting of imaging modalities has not existed until recently. In 2008, the American College of Radiology supported the development of the Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS) for standardized terminology, interpretation, and reporting of imaging examinations for the diagnosis of HCC inpatients at risk for HCC. This article reviews the basic concepts of LI-RADS, emphasizing aspects that are most relevant to pathologists, including the categories, diagnostic algorithm, major features, and ancillary features for the diagnosis of HCC. The similarities and differences between LI-RADS and other major radiology-based diagnostic systems in terms of target population, intended users, categorization of observations, and imaging methods are addressed. Importantly, LI-RADS and other systems are designed to diagnose progressed HCC with high specificity and modest sensitivity. LI-RADS and other systems are not designed to detect early HCC and so have limited sensitivity for such lesions. Moreover, despite continuous advances in imaging technology, imaging detection and characterization of small (<1 cm) nodules remains limited; in addition, colocalization of small nodules and pathology is difficult. For these reasons LI-RADS and most other systems require lesions to be 1 cm or greater for the noninvasive diagnosis of HCC. As LI-RADS evolves, it is critical that stakeholders, including pathologists, provide expert input to help standardize and enhance reporting of radiologic findings.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 découle