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Enregistrement W2272378317 · doi:10.2214/ajr.15.14932

Comparison of Contrast-Enhanced Multiphase Renal Protocol CT Versus MRI for Diagnosis of Papillary Renal Cell Carcinoma

2016· article· en· W2272378317 sur OpenAlexaff
Marc Dilauro, Matthew Quon, Matthew D. F. McInnes, Maryam Vakili, Andrew D. Chung, Trevor A. Flood, Nicola Schieda

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Roentgenology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensUniversity of OttawaOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePapillary renal cell carcinomasRenal cell carcinomaContrast (vision)RadiologyIntravenous contrastProtocol (science)Nuclear medicineComputed tomographyInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to compare contrast-enhanced (CE) CT with MRI for the diagnosis of papillary renal cell carcinoma (pRCC). MATERIALS AND METHODS: Between 2006 and 2013, a total of 27 pRCCs were assessed using CECT or CE-MRI. A blinded radiologist placed ROIs that measured attenuation on unenhanced CT; corticomedullary and nephrographic phase CECT images, with an attenuation difference of 20 HU or more denoting enhancing lesions, 10-19 HU indicating indeterminate findings, and less than 10 HU denoting nonenhancing lesions. MRI enhancement ratios were calculated as follows: (signal intensity on gadolinium-enhanced image minus signal intensity) / (signal intensity on unenhanced image × 100) for phase 1 (acquired at 30 s), phase 2 (acquired at 70 s), and phase 3 (acquired at 180 s), where a difference of 15% or more denoted enhancement. Two additional blinded radiologists qualitatively assessed tumor margin, homogeneity, and calcification with the use of CT, and they also assessed enhancement with the use of subtraction MRI. A fourth radiologist established consensus. Twenty consecutive hemorrhagic/proteinaceous cysts served as a control group. Statistical analyses were performed using a chi-square test and multivariate regression. RESULTS: There was no statistically significant difference in patient age (p = 0.22), patient sex (p = 0.36), or tumor size (p = 0.29), when pRCCs were compared with hemorrhagic/proteinaceous cysts. On unenhanced CT, attenuation of pRCCs (mean ± SD, 35.7 ± 12.9 HU; range, 19-66 HU) was similar to that of hemorrhagic/proteinaceous cysts (mean, 38.9 ± 16.9; range, 8-71 HU) (p = 0.48). A total of 51.9% of pRCCs (14/27) had either absent or indeterminate enhancement on corticomedullary phase CECT images (mean attenuation difference, 23.2 ± 20.3 HU; range, 6-105 HU), and 14.8% of pRCCs (4/27) had indeterminate enhancement on nephrographic phase CECT images (mean attenuation difference, 36.4 ± 24.9; range, 10-128 HU). No pRCC was nonenhancing on nephrographic phase CECT. Qualitatively, pRCCs were more heterogeneous (80% vs 45%; p = 0.02; κ = 0.24), irregular (50% vs 5%; p < 0.001; κ = 0.21), and calcified (25% vs 0%; p = 0.004; κ = 0.67), with overlap existing between hemorrhagic/proteinaceous cysts. On CE-MRI, all pRCCs were quantitatively enhanced by phase 2 (95.4 ± 83.1; percentage change in signal intensity ratio, 16-450%) and qualitatively enhanced after consensus review. No hemorrhagic/proteinaceous cyst enhanced on MRI when quantitative or subjective analysis was performed. CONCLUSION: A small number of pRCCs have indeterminate enhancement when renal protocol CT is used. Heterogeneity, irregular margins, and calcification are suggestive diagnostic features; however, quantitative and qualitative CE-MRI can accurately differentiate hemorrhagic/proteinaceous cysts from pRCC.

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 enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,740

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations62
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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