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Enregistrement W1989184314 · doi:10.3748/wjg.v20.i13.3590

Contrast-enhanced ultrasound in the diagnosis of nodules in liver cirrhosis

2014· review· en· W1989184314 sur OpenAlexaff
Tae Kyoung Kim

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Gastroenterology · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLiver Disease Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypervascularityMedicineRadiologyCirrhosisContrast-enhanced ultrasoundHepatocellular carcinomaWashoutUltrasoundMagnetic resonance imagingGadoxetic acidGadolinium DTPAInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrast-enhanced ultrasound (CEUS) using microbubble contrast agents are useful for the diagnosis of the nodules in liver cirrhosis. CEUS can be used as a problem-solving method for indeterminate nodules on computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI) or as an initial diagnostic test for small newly detected liver nodules. CEUS has unique advantages over CT and MRI including no renal excretion of contrast, real-time imaging capability, and purely intravascular contrast. Hepatocellular carcinoma (HCC) is characterized by arterial-phase hypervascularity and later washout (negative enhancement). Benign nodules such as regenerative nodules or dysplastic nodules are usually isoechoic or slightly hypoechoic in the arterial phase and isoechoic in the late phase. However, there are occasional HCC lesions with atypical enhancement including hypovascular HCC and hypervascular HCC without washout. Cholangiocarcinomas are infrequently detected during HCC surveillance and mostly show rim-like or diffuse hypervascularity followed by rapid washout. Hemangiomas are often found at HCC surveillance and are easily diagnosed by CEUS. CEUS can be effectively used in the diagnostic work-up of small nodules detected at HCC surveillance. CEUS is also useful to differentiate malignant and benign venous thrombosis and to guide and monitor the local ablation therapy for HCC.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,449
Score d'incertitude au seuil0,872

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations75
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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