High-Frequency Sonographic Patterns of the Spleen in Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To retrospectively evaluate the normal sonographic appearance of splenic parenchyma in children of various ages with high-frequency transducer sonography. MATERIALS AND METHODS: Research ethics committee board approval was obtained, with waiver of informed consent. We evaluated in vivo sagittal and transverse sonograms of spleens obtained with 13-MHz linear-array transducers in 100 children (age range, 1 day to 17 years) with clinically diagnosed disease that did not affect the lymphoid system. Three radiologists working in consensus defined the grading system for the splenic parenchyma. Thereafter, these same radiologists graded the sonographic reticulonodular pattern independently as granular, mild, or marked. These grades were cross correlated with clinical data by using logistic regression analysis and chi(2) tests. Sonographic measurements of the splenic parenchyma in nine pediatric cadavers separate from the in vivo cohort of the study were compared with those of corresponding histologic slices by means of linear correlation. RESULTS: Both grade 2 and grade 3 patterns occurred more frequently in children older than 1 year but no older than 5 years, whereas grade 1 pattern occurred most frequently in neonates (P < .001). As patients' age (odds ratio, 1.6; P < .001) and splenic dimensions (odds ratio, 3.1; P < .001) increased, the frequency with which the reticulonodular pattern was classified as either grade 2 or grade 3 increased. No association was noted between sonographic patterns and body mass index (P = .85) or sex (P = .07). The parenchymal nodules graded as 2 or 3 on sonograms correlated well with the presence of lymphoid follicles (white pulp) at histologic analysis (r = .71, P = .03). CONCLUSION: High-frequency transducer sonography of the spleen in children can demonstrate normal echo patterns that should not be misinterpreted as indicative of disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 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 ».