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Enregistrement W1969046130 · doi:10.1007/s13244-014-0347-z

What is hiding in the hindgut sac? Looking beyond rectal carcinoma

2014· article· en· W1969046130 sur OpenAlexaff
Vivek Virmani, Subramaniyan Ramanathan, Vineeta Sethi Virmani, John Ryan, Najla Fasih

Notice bibliographique

RevueInsights into Imaging · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal and Anal Carcinomas
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRectumMagnetic resonance imagingRadiologyNeuroradiologyColorectal cancerPathologicalInterventional radiologyCarcinomaRectal carcinomaCancerPathologySurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Although rectal cancer is by far and large the most common pathology involving the rectum that needs imaging, there are many other important but less common pathological conditions affecting anorectal region. The objective of this pictorial review is to discuss the cross-sectional imaging features of less common anorectal and perirectal diseases. RESULTS: Although a specific histological diagnosis cannot usually be made due to considerable overlap in the imaging appearances of anorectal diseases, this review illustrates the cross-sectional imaging findings with emphasis on magnetic resonance imaging (MRI) that can help in narrowing down the differentials to a reasonable extent. TEACHING POINTS: • Variety of pathology exists in the anorectum apart from common rectal carcinoma • Anorectal diseases present as non-specific wall thickening indistinguishable from rectal carcinoma • Computed tomography (CT) and MRI can help in narrowing down the differentials, although often biopsy is warranted.

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 enseignants0,376
Score d'incertitude au seuil0,579

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 savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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