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Enregistrement W2537525253 · doi:10.1016/j.ijsu.2016.10.023

Accuracy of conventional MRI for preoperative diagnosis of intracranial tumors: A retrospective cohort study of 762 cases

2016· article· en· W2537525253 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Surgery · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlioma Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingPathologicalRadiologyMeningiomaRetrospective cohort studyMedical diagnosisPopulationPituitary adenomaDiagnostic accuracySurgeryInternal medicineAdenoma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Conventional magnetic resonance imaging (MRI) is considered a valuable tool for preoperative diagnosis of intracranial tumors. We assessed its accuracy in the diagnosis of intracranial tumors in usual clinical practice. MATERIALS AND METHODS: MRI reports of 762 patients who had undergone conventional brain MRI prior to surgery were retrospectively reviewed. A 4-grade scoring system was devised to establish diagnostic agreement. Each tumor type was compared with the corresponding pathological diagnoses by dichotomization. The sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy were calculated for the overall patient population as well as for each tumor type. RESULTS: 664 cases (87.1%) were tumor-positive, and 98 cases (12.9%) were tumor-negative. The most common tumor types were meningiomas, gliomas, pituitary adenomas and schwannomas. These four types together comprised 74.5% of all cases reviewed. Sensitivity and PPV for the overall population were 72.0-90.7% and 91.9-95.4%, respectively. Diagnostic accuracy differed among tumor types. Meningiomas, pituitary adenomas, schwannomas and cholesteatomas were more likely to be diagnosed correctly (sensitivities were 82.6-96.9%, 86.1-96.7%, 88.9-98.2% and 91.3-100.0%, respectively); while some other types like solitary fibrous tumors (SFTs) seemed difficult to identify. Gliomas tended to be confused with metastases, meningiomas with SFTs, and pituitary adenomas with craniopharyngiomas. CONCLUSION: The accuracy of conventional MRI for diagnosing intracranial tumors is generally satisfactory but should not be too heavily relied upon, especially for certain tumor types. In cases of discrepancy, neurosurgeons are encouraged to confer with the reporting neuroradiologists to achieve optimal preoperative diagnoses.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,293 · 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