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Enregistrement W2155233152 · doi:10.1002/jmri.24826

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

2014· article· en· W2155233152 sur OpenAlexaff
Gavin Low, Nicola Owen, Ilse Joubert, Andrew J. Patterson, Martin J. Graves, Kevin J. Glaser, Graeme Alexander, David J. Lomas

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMRI in cancer diagnosis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringMayo Clinic
Mots-clésRepeatabilityIntraclass correlationMedicineNuclear medicineMagnetic resonance imagingBland–Altman plotLimits of agreementMagnetic resonance elastographyCoefficient of variationReproducibilityElastographyRadiologyMathematicsUltrasoundStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,276 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations33
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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