LI‐RADS (Liver Imaging Reporting and Data System): Summary, discussion, and consensus of the LI‐RADS Management Working Group and future directions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
To improve standardization and consensus regarding performance, interpreting, and reporting computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) examinations of the liver in patients at risk for hepatocellular carcinoma (HCC), LI-RADS (Liver Imaging Reporting and Data System) was launched in March 2011 and adopted by many clinical practices throughout the world. LI-RADS categorizes nodules recognized at CT or MRI, in patients at high risk of HCC, as definitively benign, probably benign, intermediate probability of being HCC, probably HCC, and definitively HCC (corresponding to LI-RADS categories 1-5). The LI-RADS Management Working Group, consisting of internationally recognized medical and surgical experts on HCC management, as well as radiologists involved in the development of LI-RADS, was convened to evaluate management implications related to radiological categorization of the estimated probability that a lesion will be ultimately diagnosed as HCC. In this commentary, we briefly review LI-RADS and the initial consensus of the LI-RADS Management Working Group reached during its deliberations in 2013. We then focus on initial discordance of LI-RADS with American Association for the Study of Liver Diseases and Organ Procurement Transplant Network guidelines, the basis for these differences, and how they are being addressed going forward to optimize reporting of CT and MRI findings in patients at risk for HCC and to increase consensus throughout the international community of physicians involved in the diagnosis and treatment of HCC.
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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) | 0,000 | 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 découle