The Use of MR Imaging in Treatment Planning for Patients with Rectal Carcinoma: Have You Checked the “DISTANCE”?
Notice bibliographique
Résumé
Rectal cancer is a common and serious disease in the Western hemisphere. Optimal treatment of rectal cancer involves a multidisciplinary approach, with collaboration required between radiologists, oncologists, surgeons, and pathologists to achieve local control and decrease the rate of recurrence. Several studies have been published that show the ability to accurately stage rectal cancer with magnetic resonance (MR) imaging. Moreover, advances in preoperative therapies require accurate preoperative staging with MR imaging to select those patients who may benefit from more intensive treatment, without subjecting those who will not benefit to unnecessary treatment. As we enter an era of individualized patient care, stratified according to the risk of both local and distant failure, imaging takes on the same importance as the tumor type and genetic susceptibility. MR imaging is now an essential tool to enable the oncology team to make appropriate treatment decisions. However, rectal cancer evaluation with MR imaging remains a challenge in the hands of nonexperts. This article describes a mnemonic device, "DISTANCE," to enable a systematic approach to the interpretation of MR images, thereby enabling all the clinically relevant features to be adequately assessed: DIS, for Distance from the Inferior part of the tumor to the transitional Skin; T, for T staging; A, for Anal complex; N, for Nodal staging; C, for Circumferential resection margin; and E, for Extramural vascular invasion.
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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 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».