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Enregistrement W2791837119 · doi:10.1371/journal.pone.0191822

Diagnostic performance of intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging and dynamic contrast-enhanced MRI for assessment of anal fistula activity

2018· article· en· W2791837119 sur OpenAlexafffund
Philippe Lefrançois, Mathieu Zummo‐Soucy, Damien Olivié, Jean-Sébastien Billiard, Guillaume Gilbert, Juliette Garel, E. Visée, Perrine Manchec, An Tang

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnorectal Disease Treatments and Outcomes
Établissements canadiensPhilips (Canada)CARE CanadaCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de recherche du Québec
Mots-clésIntravoxel incoherent motionMedicineLogistic regressionMagnetic resonance imagingConfidence intervalNuclear medicineRadiologyArea under the curveDiffusion MRIInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate intravoxel incoherent motion (IVIM) diffusion-weighted imaging (DWI) and dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance imaging (MRI) sequences for quantitative characterization of anal fistula activity. METHODS: This retrospective study was approved by the institutional review board. One hundred and two patients underwent MRI for clinical suspicion of anal fistula. Forty-three patients with demonstrable anal fistulas met the inclusion criteria. Quantitative analysis included measurement of DCE and IVIM parameters. The reference standard was clinical activity based on medical records. Statistical analyses included Bayesian analysis with Markov Chain Monte Carlo, multivariable logistic regression, and receiver operating characteristic analyses. RESULTS: Brevity of enhancement, defined as the time difference between the wash-in and wash-out, was longer in active than inactive fistulas (p = 0.02). Regression coefficients of multivariable logistic regression analysis revealed that brevity of enhancement increased and normalized perfusion area under curve decreased with presence of active fistulas (p = 0.03 and p = 0.04, respectively). By cross-validation, a logistic regression model that included quantitative perfusion parameters (DCE and IVIM) performed significantly better than IVIM only (p < 0.001). Area under the curves for distinguishing patients with active from those with inactive fistulas were 0.669 (95% confidence interval [CI]: 0.500, 0.838) for a model with IVIM only, 0.860 (95% CI: 0.742, 0.977) for a model with IVIM and brevity of enhancement, and 0.921 (95% CI: 0.846, 0.997) for a model with IVIM and all DCE parameters. CONCLUSION: The inclusion of brevity of enhancement measured by DCE-MRI improved assessment of anal fistula activity over IVIM-DWI only.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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