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Enregistrement W2064493078 · doi:10.1148/radiol.11101549

Analysis of Gadobenate Dimeglumine–enhanced MR Findings for Characterizing Small (1–2-cm) Hepatic Nodules in Patients at High Risk for Hepatocellular Carcinoma

2011· article· en· W2064493078 sur OpenAlexaff
Tae Kyoung Kim, Kyoung Ho Lee, Hyun‐Jung Jang, Masoom A. Haider, Lindsay M. Jacks, Ravi Menezes, Seong Ho Park, Leyla Kochak Yazdi, Morris Sherman, Korosh Khalili

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaHyperintensityMagnetic resonance imagingRadiologyUnivariate analysisWashoutNuclear medicineInternal medicineMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To retrospectively identify magnetic resonance (MR) imaging findings that are associated with hepatocellular carcinoma (HCC) in 1-2-cm nodules detected at surveillance ultrasonography (US) and to propose newer MR imaging diagnostic criteria. MATERIALS AND METHODS: Institutional research ethics board approval was obtained, and informed patient consent was waived. Among 145 consecutive patients who had 1-2-cm nodules that were newly detected at surveillance US, 108 patients underwent gadobenate dimeglumine-enhanced MR imaging. After excluding hemangiomas and unconfirmed nodules, the study sample comprised 96 patients with 116 nodules, including 43 HCCs and 73 benign nodules. MR imaging findings were assessed for signal intensity at each sequence. On the basis of the results of univariate and multivariable logistic regression analyses, several diagnostic criteria were developed by using combinations of MR imaging findings, which were then compared with the American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD) practice guideline. RESULTS: Univariate analysis revealed four imaging findings associated with HCC, including arterial phase hyperintensity, portal or delayed phase hypointensity (washout), hyperintensity on T2-weighted images, and hepatobiliary phase hypointensity (P < .001 for each). In the multivariable analysis, arterial phase hyperintensity (adjusted odds ratio [OR], 17.1; P = .003) and washout (adjusted OR, 11.7; P = .007) were associated with HCC. Of the developed criteria, the criteria including nodules fitting the AASLD practice guideline (arterial phase hyperintensity and washout) or nodules having three or more findings were considered most reasonable, showing improved sensitivity (77% [33 of 43] versus 67% [29 of 43], P = .048) and comparable specificity (95% [69 of 73] versus 99% [72 of 73], P = .09), as compared with AASLD practice guideline. CONCLUSION: Alternative MR imaging criteria for diagnosing HCC in 1-2-cm nodules detected at surveillance US that can improve sensitivity compared with the AASLD practice guideline were proposed. A larger study is needed to verify the preliminary criteria in this study. SUPPLEMENTAL MATERIAL: http://radiology.rsna.org/lookup/suppl/doi:10.1148/radiol.11101549/-/DC1.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,105
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,181 · 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.

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

Citations137
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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