Can Axial-Based Nodal Size Criteria Be Used in Other Imaging Planes to Accurately Determine “Enlarged” Head and Neck Lymph Nodes?
Notice bibliographique
Résumé
Objective. We evaluate if axial-based lymph node size criteria can be applied to coronal and sagittal planes. Methods. Fifty pretreatment computed tomographic (CT) neck exams were evaluated in patients with head and neck squamous cell carcinoma (SCCa) and neck lymphadenopathy. Axial-based size criteria were applied to all 3 imaging planes, measured, and classified as "enlarged" if equal to or exceeding size criteria. Results. 222 lymph nodes were "enlarged" in one imaging plane; however, 53.2% (118/222) of these were "enlarged" in all 3 planes. Classification concordance between axial versus coronal/sagittal planes was poor (kappa = -0.09 and -0.07, resp., P < 0.05). The McNemar test showed systematic misclassification when comparing axial versus coronal (P < 0.001) and axial versus sagittal (P < 0.001) planes. Conclusion. Classification of "enlarged" lymph nodes differs between axial versus coronal/sagittal imaging planes when axial-based nodal size criteria are applied independently to all three imaging planes, and exclusively used without other morphologic nodal data.
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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 | 0,009 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».