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Enregistrement W2342649297 · doi:10.1093/ejcts/ezv343

Reply to Uramoto<i>et al</i>.

2015· letter· he· W2342649297 sur OpenAlexaff
Hironobu Wada, Kazuhiro Yasufuku

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Cardio-Thoracic Surgery · 2015
Typeletter
Languehe
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We would like to thank Uramoto et al . [ 1 ] for their interest and comments regarding our study [ 2 ]. The imaging characteristics of ultrasonography are determined by the velocity of propagation and the attenuation of ultrasound [ 3 ]. The ultrasonic velocity in air-containing lung is much slower than those in other tissues. Also, an air-containing lung absorbs and scatters ultrasonic energy, resulting in high attenuation in the lung. Our hypothesis is that less ultrasonic waves would reach the tumour in air-containing lungs due to these unfavourable properties, and the reflected ultrasonic waves would also be impaired, therefore, likely causing the indistinct border of the tumour. Conversely, when the lung is completely deflated, the aforementioned phenomena would be minimal, leading to successful transmission of ultrasonic waves. This makes it exceedingly important for the probe to be firmly pushed against the lung surface for successful visualization of the tumour. Our results show that all detectable pseudo-tumours were visualized within 14 mm from the probe surface in ultrasound images [ 2 ]. Another issue is that the ultrasonic velocity of completely deflated lung parenchyma, especially when the lung is strongly compressed, can become similar to that of the tumour. This may also affect the result of indistinct tumour borders of deeply located tumours. Real tumour visualization in the rabbit model demonstrated distinct hyperechoic border of the tumours; however, imaging characteristics of ultrasound of the tumour and the deflated lung were similar to each other. Hence, further advances in technology is necessary to ensure tumour visualization in the lung with high image quality. Elastography may be an option for lung tumour localization. This is a non-invasive imaging technology where the local tissue strains are calculated directly or indirectly in response to external mechanical stress [ 4 ]. It is clinically applied to plural organ cancer diagnosis, including breast, prostate, thyroid and pancreas; however, use for lung tumour localization is still under investigation. Uramoto et al . concluded that it has little diagnostic benefits for deeply located pseudo-tumours [ 1 ]. This was not encouraging; however, we still believe that there is room for improvement in their experimental settings. Firstly, were the lungs fully deflated? Again, air in the lung disturbs ultrasound images. It may affect elastography as well. The second concern is that their materials for pseudo-tumours may not be adequate for ultrasound evaluation as the probe needs to be pushed against the lung firmly. Real tumour evaluation would be more reliable. Lastly, target lesions for intraoperative localization should be located within 3–4 cm from the lung surface in the inflated lung. Our results showed that the depth in the deflated lung is less than half of that in the inflated lung. We believe that thoracoscopic ultrasound would be helpful for localization of tumours at a depth of 2 cm or less from the lung surface. We agree with the idea of elastography being applied to lung tumour localization and believe that further investigation is required to make any conclusions regarding the effectiveness of this technology in thoracic surgery. This work was supported by Olympus Medical Systems Corp. to Kazuhiro Yasufuku.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0240,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,005

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 GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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