Double-contrast Magnetic Resonance Imaging in Preoperative Evaluation of Rectal Cancer: Use of Aqueous Jelly as Luminal Contrast
Notice bibliographique
Résumé
Carcinoma of the rectum is one of the most common malignant tumours in the Western world. Preoperative knowledge of the local spread of rectal cancer is essential in the determination of the therapeutic strategy for this disease. Magnetic resonance imaging (MRI) has been described as being accurate in the detection of the extent of rectal cancer for staging. In particular, double-contrast material enhanced MRI of the rectum has been reported to better delineate tumours against the lumen and the normal mucosa [1]. Tissue characterization is excellent with MRI and can be improved further for staging of rectal cancer by enhancement of the mucosa with intravenously administered gadoliniumbased contrast combined with intraluminal contrast material to distend the bowel. Tumour detection and assessment of penetration through the rectal wall is important information for the surgeon [2]. Piippo et al [3] concluded that tumour detection may be problematic in an undistended bowel and may result in extended examination time and inadequate imaging planes that are not perpendicular to the tumour to allow accurate analysis. Several investigators have advocated the use of rectal contrast medium for improving the delineation of tumour and to estimate its extent within the rectum [3e7]. Contrast agents that have been used are superparamagnetic iron oxide solutions, methylcellulose, and barium suspensions [5]. Herein, we describe our experience with aqueous gel as intraluminal contrast material for preoperative staging of rectal cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».