The influence of time interval between diagnostic image acquisition and operative date on pathologic tumor size in pancreatic adenocarcinoma: implications for local therapy
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) may underestimate pancreatic tumor size, which has important implications for local therapy. Our aim was to determine if tumor growth during the interval between image acquisition and operative date impacted the observed size discrepancy. Methods: Tumor sizes measured on preoperative MRI were compared with gross pathological specimen measurements in 148 patients with surgically resected pancreatic adenocarcinoma. Differences in the measurements were correlated with the interval between date of pre-operative MRI acquisition and date of operation. Differences between tumor size on MRI and pathology reports were compared with respect to the intervening time interval. Results: A total of 148 patients had pre-operative MRI scans and were included in the analysis. The median patient age was 66 years (range: 29 years-86 years). A significant under estimation of 4.5 mm between tumor size measured on preoperative MRI and pathological examination ( p < .001) was demonstrated. There was no significant correlation between size discrepancy and time interval from the diagnostic imaging study and the surgical procedure (R 2 = 0.001, p = .72). Conclusions: Time interval between the acquired diagnostic imaging study and operative date appears to have no measureable influence on radiographic to pathologic size discrepancy in pancreatic adenocarcinoma. MRI was again shown to underestimate pancreatic cancer tumor size. Additional exploration into the role of MRI in delineating pancreatic tumor volume with a prospectively designed study is needed to validate these findings.
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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 | 0,004 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».