How Accurately Does Current Fetal Imaging Identify Posterior Fossa Anomalies?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The first objective of our study was to describe the prevalence and spectrum of posterior fossa anomalies over 5 years in a major fetal care center where the referral diagnosis (by fetal sonography) was investigated by fetal MRI and, if confirmed, by postnatal MRI if possible. The second objective was to assess the accuracy with which fetal MRI predicts postnatal MRI findings in this population. MATERIALS AND METHODS: We retrospectively identified all cases of suspected fetal posterior fossa anomalies referred to our center from 2002 through 2006. We reviewed maternal, fetal, neonatal, and follow-up records of all cases and fetal and early postnatal imaging studies. RESULTS: Of the 90 cases of suspected fetal posterior fossa anomalies (by fetal sonography) referred over the study period, 60 (67%) were confirmed by fetal MRI. Of 42 live-born infants, 39 (93%) underwent postnatal MRI. There was complete agreement in fetal and postnatal MRI diagnoses in 23 infants (59%). In 16 cases (41%), fetal and postnatal MRI diagnoses disagreed; postnatal MRI excluded fetal MRI diagnoses in six cases (15%) and revealed additional anomalies in 10 cases (26%). CONCLUSION: Although a valuable adjunct to fetal sonography in cases of suspected posterior fossa anomaly, current fetal MRI, particularly in early gestation, has limitations in accurately predicting postnatal MRI abnormalities. Advancing the accuracy of MRI for the diagnosis of posterior fossa anomalies will require greater understanding of normal brain development and improved tissue resolution of fetal MRI. During the interim, our findings strongly support the need for postnatal MRI follow-up in cases with suspected posterior fossa anomalies by fetal MRI.
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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 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».