Notice bibliographique
Résumé
The indications for magnetic resonance (MR) imaging of the female pelvis have expanded considerably over the past decade. The impetus behind these expanding indications is multifactorial. First, there has been widespread dissemination of MR hardware and software techniques that allow the routine acquisition of images with high spatial or temporal resolution. Second, the advent of minimally invasive therapies in the management of gynecologic disorders has created a need for increased accuracy in the preoperative evaluation of these patients. Finally, in this era of cost containment, several studies have shown that the appropriate use of MR imaging in the diagnostic algorithm minimizes cost. In this issue of Topics in Magnetic Resonance Imaging, Dr. Troiano reviews the classification of mullerian duct anomalies and associated MR imaging findings. In addition, he dispels a number of myths that radiologists hold regarding classification of these anomalies. Dr. Ascher and colleagues present us with an example of a new indication for an old disease, by providing the reader with an in-depth discussion on the role of MR imaging in evaluating patients with leiomyomas referred for uterine artery embolization. Dr. Sala and Dr. Atri provide us with clear guidelines for the use of MR imaging in evaluating patients with an adnexal mass at transvaginal sonography. Although MR imaging often can be “tissue specific,” failing that, MR is highly accurate at differentiating nonsurgical from surgical lesions, and in the case of surgical lesions, suggesting the appropriate surgical approach, i.e., laparoscopy versus the more invasive laparotomy. In patients with ovarian malignancy, Dr. Funt and Dr. Hricak outline the utility of cross-sectional imaging prior to primary and secondary cytoreductive surgery. Finally, Dr. Chaudhry and colleagues review the role of MR imaging as well as the common imaging findings in the evaluation of benign and malignant disease of the endometrium. It has been a tremendous pleasure collaborating with this international group of experts. It is my hope their efforts will take us one step closer to establishing MR imaging as a critical step in the evaluation and management of patients with suspected female pelvic pathology. I am indebted to all authors for their extraordinary contributions of time and expertise, to Scott Atlas for his invitation to compile these papers, and to Andrea Allison-Williams for her endless patience and invaluable editorial assistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».