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Enregistrement W2139080209 · doi:10.1148/radiol.10091210

Microbubble-enhanced US in Body Imaging: What Role?<sup/>

2010· review· en· W2139080209 sur OpenAlexafffundabout
Stephanie R. Wilson, Peter N. Burns

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRadiologyMagnetic resonance imagingVascularityMicrobubblesHepatocellular carcinomaUltrasoundRenal cell carcinomaPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Contrast agents for ultrasonography (US) comprise microscopic bubbles of gas in an encapsulating shell. They are unique in that they interact with the imaging process, oscillating in response to a low-intensity ultrasound field and disrupting in response to a high-intensity field. New contrast-specific imaging modes allow US to show exquisite vascularity and tissue perfusion in real time and with excellent spatial resolution. In Europe, Asia, and Canada, to name only the most obvious, characterization of focal liver masses is the first and best established use of contrast-enhanced (CE) US, allowing for the noninvasive diagnosis of commonly encountered liver masses with comparable accuracy to that of computed tomography and magnetic resonance studies. CE US is a preferred modality for the difficult task of diagnosis of liver nodules detected on surveillance scans in those at risk for hepatocellular carcinoma. Newer body applications include the guidance of ablative intervention, monitoring activity of bowel inflammation in Crohn disease, characterization of kidney masses, especially cystic renal cell carcinoma, diagnosis of prostate cancer, and monitoring the response of tumors to antivascular drug therapies. Microbubble contrast agents are easy to use and robust; their use poses no risk of nephrotoxicity and requires no ionizing radiation. CE US plays a vital and expanding role that improves management and patient care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,004

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,256 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations461
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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