MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2078268816 · doi:10.1002/jmri.1093

A comparison of conventional spin‐echo and fast spin‐echo in the detection of multiple sclerosis

2001· article· en· W2078268816 sur OpenAlexaff
Wayne B. Patola, Bruce A. Coulter, Patricia M. Chipperfield, Sattam S. Lingawi

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFast spin echoMultiple sclerosisEcho timeSpin echoPulse sequenceT2 weightedMedicineMagnetic resonance imagingNuclear magnetic resonanceContrast (vision)Nuclear medicineRadiologyPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fast spin-echo (FSE) pulse sequences enable T2-weighted imaging in a fraction of the time required for T2-weighted conventional spin-echo (CSE) imaging. Due to concerns that the altered contrast characteristics of FSE may interfere with the visualization of multiple sclerosis (MS) lesions, the sensitivity of T2-weighted FSE sequences was compared to comparably weighted CSE sequences in the imaging of the brain in 100 patients with clinically suspected MS. The proton-density FSE sequence revealed more MS lesions than its CSE counterpart, while the T2-weighted CSE sequences were found to be more sensitive than the T2-weighted FSE sequence. Contrast-to-noise ratios and signal-to-noise ratios compared favorably between sequences. Overall, there was little difference in the specificity between FSE and CSE in the diagnosis of MS. The higher sensitivity and the reduction in time attainable through the use of FSE warrants its replacement of CSE when imaging the brain in patients with clinically suspected MS. J. Magn. Reson. Imaging 2001;13:657-667.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Magnetic Resonance ImagingMême sujetAdvanced MRI Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207