Predictive Value of Chemical-Shift MRI in Distinguishing Clear Cell Renal Cell Carcinoma From Non–Clear Cell Renal Cell Carcinoma and Minimal-Fat Angiomyolipoma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the diagnostic performance of chemical-shift MRI in the differentiation of clear cell renal cell carcinoma (RCC) from minimal-fat angiomyolipoma (AML) and non-clear cell RCC. MATERIALS AND METHODS: In this retrospective study, 97 patients with solid renal tumors without macroscopic fat and with a pathologic diagnosis of clear cell RCC (n = 40), non-clear cell RCC (n = 31), or minimal-fat AML (n = 26) who had undergone renal chemical-shift MRI were included. Size, location, morphology, and signal intensity (SI) of the tumors and the contralateral normal kidneys on T2-weighted and in-phase and opposed-phase images were recorded by readers blinded to the pathology. Percentage tumor-to-renal parenchymal SI drop (percentage SI drop) was calculated and correlated to tumor histology. The statistical analysis was done using Kruskal-Wallis, one-way ANOVA, chi-square, and Fisher exact tests. RESULTS: The percentage SI drop was significantly higher in clear cell RCC compared with non-clear cell RCC and minimal-fat AML (p < 0.001). Percentage SI drop of greater than 20% had 57.5% sensitivity, 96.5% specificity, and 92% positive predictive value (PPV); and percentage SI drop greater than 29% had 40% sensitivity and 100% specificity for diagnosis of clear cell RCC within the cohort of clear cell RCC, minimal-fat AML, and non-clear cell RCC. A significant proportion of minimal-fat AML (46.2%) displayed homogeneous low T2-weighted SI as opposed to clear cell RCC (5%) and non-clear cell RCC (29%) (p < 0.001). CONCLUSION: The percentage SI drop on chemical-shift MRI had high specificity and moderate sensitivity in predicting clear cell RCC over non-clear cell RCC and minimal-fat AML. A percentage SI drop greater than 20% in a renal mass without macroscopically visible fat has high PPV for clear cell RCC over minimal-fat AML and non-clear cell RCC. Among morphologic features, homogeneous low T2 SI favors minimal-fat AML over RCC.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».