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Enregistrement W2903813668 · doi:10.1002/jum.14862

Reproducibility of 2 Liver 2‐Dimensional Shear Wave Elastographic Techniques in the Fasting and Postprandial States

2018· article· en· W2903813668 sur OpenAlexaff
Paul Simkin, Anand Rattansingh, Kuan Liu, John M. Hudson, Mostafa Atri, Hyun‐Jung Jang, Tae Kyoung Kim, Korosh Khalili

Notice bibliographique

RevueJournal of Ultrasound in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensOntario Institute for Cancer ResearchPublic Health OntarioUniversity of TorontoOntario Medical Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationPostprandialConfidence intervalReproducibilityTransient elastographyPearson product-moment correlation coefficientNuclear medicineUltrasoundCorrelation coefficientElastographyStatisticsInternal medicineMathematicsCirrhosisRadiologyLiver fibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The purpose of this study was to compare the reliability and agreement of 2 methods of 2-dimensional (2D) shear wave elastography (SWE) on liver stiffness in healthy volunteers. We also assessed effects of the prandial state and operator experience on measurements. METHODS: Two operators, 1 experienced and 1 novice, independently examined 20 healthy volunteers with 2D SWE on 2 ultrasound machines (Aixplorer [SuperSonic Imagine, Aix-en-Provence, France] and Aplio 500 [Canon Medical Systems Corporation, Otawara, Japan]). Volunteers were scanned 8 times by the operators using both machines in fasting and postprandial states. Agreement was evaluated by a Bland-Altman analysis, and the correlation was assessed by the Pearson correlation and intraclass correlation coefficients (ICCs). An analysis of variance was conducted to determine the contribution of the machine, prandial state, and operator experience to the variability. RESULTS: Agreement assessed by Bland-Altman plots showed no statistically significant difference in measured liver stiffness between the machines (mean difference, -0.8%; 95% confidence interval, -3.7%, 2.1%), with a critical difference of 1.36 kPa. The correlation was good to excellent for both the crude overall Pearson coefficient and the ICC, both measuring 0.88 (95% confidence interval, 0.82, 0.92). Subclass ICCs for the fasting state, postprandial state, novice operator, and experienced operator were 0.89, 0.88, 0.90, and 0.86, respectively. The 2-way mixed effect analysis of variance showed that the volunteers accounted for 86.3% of variation in median liver stiffness, with no statistically significant contribution from operator experience, the prandial state, or the machine (P = .108, .067, and .296, respectively). CONCLUSIONS: Our study showed that the 2D SWE techniques had a high degree of reliability and agreement in measurement of liver stiffness in a healthy population. Operator experience and the prandial state did not impart significant variability to stiffness measurements.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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