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Enregistrement W2031153607 · doi:10.1159/000380821

The Contribution of MRI after Fetal Anomalies Have Been Diagnosed by Ultrasound: Correlation with Postnatal Outcomes

2015· article· en· W2031153607 sur OpenAlexaff
Bero O. Verburg, A. Michelle Fink, Karen Reidy, Ricardo Palma‐Dias

Notice bibliographique

RevueFetal Diagnosis and Therapy · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFetal and Pediatric Neurological Disorders
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFetusUltrasoundMagnetic resonance imagingPregnancyRadiologyObstetricsPrenatal diagnosisReferral

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The aim of this study was to investigate the additional value of fetal magnetic resonance imaging (MRI) in the assessment and management of fetuses with abnormal findings on ultrasound. METHODS: A total of 257 patients who had fetal MRI following the ultrasound diagnosis of a fetal anomaly, or were at high risk, were included. The patients were grouped by referral category for fetal MRI. Fetal MRI was compared to ultrasound in the detection of anomalies, i.e. whether additional findings were identified and if this changed diagnosis, prognosis and management during pregnancy. RESULTS: Ultrasound findings were confirmed on fetal MRI in 89% of the cases. Additional findings were seen with MRI in 28% of all patients. The diagnosis changed in 21% and the prognosis in 19% of the cases. Perinatal management changed in 8%. The antenatal findings were confirmed in all cases that had a postmortem examination following termination of pregnancy. In all the pregnancies that continued to delivery and for which the postnatal outcome is known, the findings correlated in 97% of the cases. CONCLUSION: Fetal MRI provided additional detection of fetal anomalies, leading to a change in diagnosis and prognosis in 19% of the cases. Neonatal and postmortem findings mostly confirmed the fetal MRI diagnosis, suggesting it to be a useful tool for clinical decision making in perinatal management.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,397

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 savante0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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