Linearity, Bias, and Precision of Hepatic Proton Density Fat Fraction Measurements by Using MR Imaging: A Meta-Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To determine the linearity, bias, and precision of hepatic proton density fat fraction (PDFF) measurements by using magnetic resonance (MR) imaging across different field strengths, imager manufacturers, and reconstruction methods. Materials and Methods This meta-analysis was performed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines. A systematic literature search identified studies that evaluated the linearity and/or bias of hepatic PDFF measurements by using MR imaging (hereafter, MR imaging–PDFF) against PDFF measurements by using colocalized MR spectroscopy (hereafter, MR spectroscopy-PDFF) or the precision of MR imaging–PDFF. The quality of each study was evaluated by using the Quality Assessment of Studies of Diagnostic Accuracy 2 tool. De-identified original data sets from the selected studies were pooled. Linearity was evaluated by using linear regression between MR imaging–PDFF and MR spectroscopy-PDFF measurements. Bias, defined as the mean difference between MR imaging–PDFF and MR spectroscopy-PDFF measurements, was evaluated by using Bland-Altman analysis. Precision, defined as the agreement between repeated MR imaging–PDFF measurements, was evaluated by using a linear mixed-effects model, with field strength, imager manufacturer, reconstruction method, and region of interest as random effects. Results Twenty-three studies (1679 participants) were selected for linearity and bias analyses and 11 studies (425 participants) were selected for precision analyses. MR imaging–PDFF was linear with MR spectroscopy-PDFF (R2 = 0.96). Regression slope (0.97; P < .001) and mean Bland-Altman bias (−0.13%; 95% limits of agreement: −3.95%, 3.40%) indicated minimal underestimation by using MR imaging–PDFF. MR imaging–PDFF was precise at the region-of-interest level, with repeatability and reproducibility coefficients of 2.99% and 4.12%, respectively. Field strength, imager manufacturer, and reconstruction method each had minimal effects on reproducibility. Conclusion MR imaging–PDFF has excellent linearity, bias, and precision across different field strengths, imager manufacturers, and reconstruction methods. © RSNA, 2017 Online supplemental material is available for this article. An earlier incorrect version of this article appeared online. This article was corrected on October 2, 2017.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle