Can point shear wave elastography differentiate focal nodular hyperplasia from hepatocellular adenoma
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Focal nodular hyperplasia (FNH) and hepatocellular adenoma (HCA) are liver tumors that require different management. We assessed the potential of point shear wave elastography (pSWE) to differentiate FNH from HCA and the interobserver and intraobserver reliability of pSWE in the examination of these lesions and of native liver tissue (NLT). METHODS: The study included 88 patients (65 FNH, 23 HCA). pSWE was performed by two experienced liver sonographers (observers 1 [O1] and 2 [O2]) and acquired within the lesion of interest and NLT. Group differences, optimal cutoff for characterization and interobserver reliability was assessed with Mann-Whitney-U, area under the ROC curce (AUROC) and intraclass correlation coefficient (ICC). Intraobserver reliability in NLT was assessed in 20 healthy subjects using ICC. RESULTS: Median stiffness was significantly higher in FNH than in HCA (7.01 kPa vs 4.98 kPa for O1 (P = 0.017) and 7.68 kPa vs 6.00 kPa for O2 (P = 0.031)). A cutoff point for differentiation between the two entities could not be determined with an AUROC of 0.67 (O1) and 0.69 (O2). Interobserver reliability was good for lesion- stiffness (ICC = 0.86) and poor for NLT stiffness (ICC = 0.09). In healthy subjects, intraobserver reliability for NLT-stiffness was poor for O1 (ICC = 0.23) and moderate for O2 (ICC = 0.62). CONCLUSION: This study shows that pSWE cannot reliably differentiate FNH from HCA. Interobserver and intraobserver reliability for pSWE in NLT were insufficient. Interpretation of results gained with this method should be done with great caution.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».