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Enregistrement W2895178760 · doi:10.1002/jmri.26313

Prospective Evaluation of an R2* Method for Assessing Liver Iron Concentration (LIC) Against FerriScan: Derivation of the Calibration Curve and Characterization of the Nature and Source of Uncertainty in the Relationship

2018· article· en· W2895178760 sur OpenAlexaff
Kartik Jhaveri, Stephan Kannengießer, Richard Ward, Kevin H.M. Kuo, Marshall S. Sussman

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHemoglobinopathies and Related Disorders
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHomoscedasticityCalibrationCalibration curveStatisticsMathematicsStability (learning theory)Nuclear medicineComputer scienceHeteroscedasticityMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: FerriScan is the method-of-choice for noninvasive liver iron concentration (LIC) quantification. However, it has a number of drawbacks including cost and expediency. PURPOSE/HYPOTHESIS: To characterize an R2*-based MRI technique that may potentially be used as an alternative to FerriScan. This was accomplished through the derivation of a calibration curve that characterized the relationship between FerriScan-derived LIC and R2*. The nature and source of uncertainty in this curve were investigated. It was hypothesized that the source of uncertainty is heterogeneity of LIC across the liver. STUDY TYPE: Prospective. SUBJECTS: In all, 125 patients (69 women, 56 men) undergoing chelation treatment for iron overload prospectively underwent FerriScan and R2* MRI during the same exam. FIELD STRENGTH/SEQUENCE: Pulse sequences included 2D multislice spin-echo pulse for FerriScan, and a prototype 3D 6-echo gradient echo acquisition for R2* mapping at 1.5T. ASSESSMENT: A linear calibration curve was derived from the relationship between FerriScan-derived LIC estimates and R2* through least-squares fitting. STATISTICAL TESTS: The nature of the uncertainty in the curve was characterized through tests of normality and homoscedasticity. The source of uncertainty was tested by comparing the magnitude of LIC variation over the FerriScan ROI to the observed uncertainty in the R2*-derived LIC estimates. RESULTS: A linear relationship between logarithmically transformed FerriScan-derived LIC and R2* (log{FerriScan-derived LIC} = 1.029 log{R2*} - 3.822) was confirmed. Uncertainty was random, with a behaviour that was normal and homoscedastic. The source of uncertainty was confirmed as iron heterogeneity across the liver. The nontransformed calibration curve was: FerriScan-derived LIC = 0.0266⋅R2*, with a constant coefficient-of-variation of 0.32. DATA CONCLUSION: FerriScan and R2* techniques were found to provide equivalent quantification of LIC in this study. Any difference in accuracy or precision was at a level lower than the uncertainty caused by variation in LIC over the liver. LEVEL OF EVIDENCE: 1 Technical Efficacy: Stage 2 J. Magn. Reson. Imaging 2019;49:1467-1474.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,291 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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