Reliability of magnetic resonance elastography using multislice two‐dimensional spin‐echo echo‐planar imaging (SE‐EPI) and three‐dimensional inversion reconstruction for assessing renal stiffness
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the reliability of MRE using a spin-echo echo-planar imaging (SE-EPI) renal MRE technique in healthy volunteers. METHODS: Institutional review board approved prospective study in which all participants provided written informed consent. Sixteen healthy volunteers comprising seven males and nine females with a median age of 35 years (age range: 23 to 59 years) were included. Coronal 90 Hz and 60 Hz MRE acquisitions were performed twice within a 30-min interval between examinations. Renal MRE reliability was assessed by (i) test-retest repeatability, and (ii) inter-rater agreement between two independent readers. The MRE-measured averaged renal stiffness values were evaluated using: intraclass correlation coefficient (ICC), Bland-Altman and the within-subject coefficient of variation (COV). RESULTS: For test-retest repeatability, Bland-Altman showed a mean stiffness difference between examinations of 0.07 kPa (95% limits of agreement: -1.41, 1.54) at 90 Hz and 0.01 kPa (95% limits of agreement: -0.51, 0.53) at 60 Hz. Coefficient of repeatability was 1.47 kPa and 0.52 kPa at 90 Hz and 60 Hz, respectively. The within-subject COV was 13.6% and 7.7% at 90 Hz and 60 Hz, respectively. ICC values were 0.922 and 0.907 for test-retest repeatability and 0.998 and 0.989 for inter-rater agreement, respectively (P < 0.001). CONCLUSION: SE-EPI renal MRE is a reliable technique.
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 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 | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».