THE USE OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING IN THE DIAGNOSIS AND FOLLOWUP OF PEDIATRIC PELVIC RHABDOMYOSARCOMA
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Previous radiological descriptions of pelvic rhabdomyosarcoma emphasized ultrasonography and computerized tomography (CT). Few reports are available on the use of magnetic resonance imaging (MRI) for diagnosing and following pelvic rhabdomyosarcoma. We retrospectively compared MRI to CT for diagnosing and following children with pelvic rhabdomyosarcoma. MATERIALS AND METHODS: We treated 4 boys and 3 girls for pelvic rhabdomyosarcoma. Initial and followup evaluations included pelvic CT and MRI at intervals determined by treatment and disease status. We retrospectively reviewed the clinical charts and imaging studies of these patients. The initial radiological report was evaluated and then 1 radiologist reviewed all studies. Attention was directed toward identifying lesions revealed by CT or MRI but not by the other modality. RESULTS: MRI detected all lesions shown by CT. On the other hand, MRI detected residual disease in 1 case that was not demonstrated by CT. In 2 other patients MRI was superior to CT for delineating the local extent of disease, especially urethral involvement. CONCLUSIONS: Compared with CT, MRI improves the detection of residual pelvic rhabdomyosarcoma. Tissue planes are well delineated, allowing more accurate assessment of tumor invasion into adjacent structures. MRI is the imaging modality of choice for following pediatric patients with pelvic rhabdomyosarcoma.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».