Hepatic enhancement differences when dosing iodinated contrast media according to total versus lean body weight
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundRecent studies suggest potentially improved inter-patient variability in hepatic enhancement by dosing contrast media (CM) according to lean body weight (LBW); however, studies vary in dosing strategy and most involved solely Japanese patients. PurposeTo compare the magnitude and inter-patient variability in mean hepatic enhancement (MHE) when dosing CM according to total body weight (TBW) versus LBW in a Western population. Material and MethodsWith ethics approval, this study comprised two parts: (i) 100 CTs acquired with 1.3 mL Isovue 370/kg TBW were analyzed; (ii) 108 patients were consented for LBW dosing at 1.9 mL/kg (max. 150 mL, both groups). Liver attenuations were obtained from regions of interest. The MHE, MHE per gram of iodine (MHE/I), and adjusted MHE (aMHE = MHE/(I/TBW or LBW)) were calculated. We compared patient populations (Fisher’s exact test, t-tests) and inter-patient variability (F-tests of variances in MHE) and performed linear regressions of MHE and aMHE. ResultsCohorts were similar in age, sex, TBW, LBW, and total CM dose. MHE was higher in part 2 (63.1 ± 13 vs. 56.3 ± 12 HU, P = 0.0001) but variances were similar (P > 0.7). In part 2, men received more CM (P = 0.0002) and MHE was higher (P = 0.0002); women received less CM (P = 0.053) but showed a non-significant trend for greater MHE (P = 0.07). MHE/I was higher for women in part 2 (P = 0.01) and stable in men (P = 0.72). Linear regressions showed no lines of best-fit with non-zero slopes, for both sexes and study parts. ConclusionWith CM dose constant, LBW dosing yielded a higher magnitude in MHE but did not reduce inter-patient variability.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».