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Enregistrement W1608749250 · doi:10.1002/uog.13065

<scp>P11</scp>.16: Role of <scp>MRI</scp> in aid in patient's counselling and decision‐making in cases of cervical teratomas

2013· article· en· W1608749250 sur OpenAlexaff
Barbara Monet, Louise Duperron, Andrée Grignon, S. Wavrant, F. Rypens

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Obstetrics and Gynecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTeratomas and Epidermoid Cysts
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-Justine
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePolyhydramniosTeratomaPrenatal diagnosisTongueIn uteroMultidisciplinary teamRadiologySurgeryFetusPregnancyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cervical teratomas are rare congenital neoplasms that can be managed with special delivery procedures such as the EXIT (ex-utero intrapartum treatment) procedure. Nonetheless, they have a high mortality rate. Prenatal diagnosis is critical in selection and management of cases. Choice of the most appropriate imaging technique is unique for each patient. A 24-year-old woman, gravida 3, para 1, was referred for a cervical mass seen at her 20-week routine ultrasound scan. The mass was assessed by serial follow-up ultrasounds in our center and was believed to be a cervical teratoma. Rapid extension of the tumor and apparition of polyhydramnios then warranted further assessment of tongue and jaw anatomy and function. Fetal MRI and a bone reconstruction CT scan confirmed severe mandibular malformation and the tongue's inseparability from the tumor, thus providing crucial information on prognostic. After multidisciplinary counselling, the patient opted for neonatal palliative care instead of an EXIT procedure. Supporting information can be found in the online version of this abstract Please note: The publisher is not responsible for the content or functionality of any supporting information supplied by the authors. Any queries (other than missing content) should be directed to the corresponding author for the article.

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)0,020
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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