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Enregistrement W2164608774 · doi:10.1148/radiol.2015140907

Accuracy of Contrast-enhanced US for Differentiating Benign from Malignant Solid Small Renal Masses

2015· article· en· W2164608774 sur OpenAlexaff
Mostafa Atri, Leila Tabatabaeifar, Hyun‐Jung Jang, Anthony Finelli, Hadas Moshonov, Michael A.S. Jewett

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVascularityRadiologyMann–Whitney U testContrast (vision)Institutional review boardExact testNuclear medicineSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To test the hypothesis that qualitative and quantitative features of contrast material-enhanced ultrasonography (US) can be used to differentiate benign from malignant small renal masses. MATERIALS AND METHODS: This is an institutional review board approved, HIPAA-compliant prospective study with written informed consent. Patients with histologically characterized solid small renal masses, excluding lipid-rich angiomyolipomas, underwent qualitative contrast-enhanced US with a combination of three different US machines. A subgroup of patients underwent quantitative contrast-enhanced US. Patients received a bolus injection of 0.2 mL of contrast material for qualitative and quantitative evaluations and were followed for 3 minutes. Two radiologists independently reviewed videotaped qualitative contrast-enhanced US examinations and were blinded to the final diagnoses. Features that were evaluated included lesion vascularity relative to the adjacent cortex in the arterial phase, the presence of a capsule, homogeneity, the pattern of vascularity, and washout. One radiologist separately reviewed a subset of contrast-enhanced US examinations that were performed with all three machines. Parameters of a first-pass time intensity curve were calculated for quantitative analysis. The Mann-Whitney test was used for quantitative parameters, the χ(2) or Fisher exact test was used for qualitative parameters, and κ statistics and Fleiss methodology were used to determine interobserver and intermachine agreement. RESULTS: The study population consisted of 91 patients (35 women and 56 men) with 94 lesions. The mean age was 62 years ± 14 (range, 21-91). Three patients had two lesions each, which were evaluated at two different sessions. There were 26 benign small renal masses (including 18 oncocytomas, seven lipid-poor angiomyolipomas, and one hemangioblastoma) and 68 malignant masses (including 41 clear cell, 20 papillary, and seven chromophobe renal cell carcinomas [RCCs[) that were 1.1-4.0 cm in diameter (mean, 2.7 cm ± 0.9). All patients underwent contrast-enhanced US on the same one machine, and 68 patients were imaged on all three machines. Vascularity was present in all lesions (n = 94) at contrast-enhanced US. Lesion hypovascularity relative to the adjacent cortex in the arterial phase was seen in only malignant lesions by both reviewers; reviewer 1 saw hypovascularity in 24 of 94 lesions (P = .0001), and reviewer 2 saw hypovascularity in 21 of 94 lesions (P = .0006), for a specificity of 100% (95% confidence interval [CI]: 84, 100). This feature had κ values of 0.91 (95%CI: 0.82, 1.00) between the two reviewers and 0.85 (95% CI: 0.72, 0.99) between the three machines. Eighteen of 20 papillary RCCs were hypovascular. Quantitative parameters of area under the receiver operating characteristics curve, peak intensity, wash-in slope of 10%-90% and 5%-45%, and washout slope of 100%-10% and 50%-10% were significantly higher in malignant renal masses (P = .018, P = .002, P = .036, P = .016, P = .001, and P = .005, respectively) than in benign lesions. CONCLUSION: Excluding lipid-rich angiomyolipoma, hypovascularity-which has high interobserver and intermachine agreement-of solid small renal masses relative to the cortex in the arterial phase has 100% specificity (95% CI: 84, 100) for detecting malignancy, most often papillary RCC.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,574

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,243 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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