Cholesteatoma: multishot echo-planar <i>vs</i> non echo-planar diffusion-weighted MRI for the prediction of middle ear and mastoid cholesteatoma
Notice bibliographique
Résumé
Objective: We aimed to compare a newer readout-segmented echoplanar imaging (RS-EPI) technique with the established single shot turbo spin echo (SS-TSE) non-EPI diffusion-weighted imaging (DWI) in detecting surgically validated cholesteatoma. Methods: We retrospectively reviewed 358 consecutive MRI studies in 285 patients in which both RS-EPI and non-EPI DWI sequences were performed. Each diffusion sequence was reviewed independently and scored negative, indeterminate or positive for cholesteatoma in isolation and after reviewing the T 1 W sequence. Average artefacts scores were evaluated and the lesion size measured as a distortion indicator. The imaging scores were correlated with surgical validation, clinical and imaging follow-up. Results: There were 239 middle ear and central mastoid tract and 34 peripheral mastoid lesions. 102 tympanomastoid operations were performed. The positive predictive value ( PPV), post-operative PPV, primary PPV, negative predictive value were 93%, 95%, 87.5%, 70% for RS-EPI and 92.5%, 93.6%, 90%, 79% for non-EPI DWI. There was good agreement between the two techniques (k = 0.75). Non-EPI DWI is less susceptible to skull base artefacts although the mean cholesteatoma measurement difference was only 0.53 mm. Conclusion: RS-EPI has comparable PPV with non-EPI DWI in both primary and post-operative cholesteatoma but slightly lower negative predictive value. When there is a mismatch, non-EPI DWI better predicts the presence of cholesteatoma. There is good agreement between the sequences for cholesteatoma diagnosis. The T 1 W sequence is very important in downgrading indeterminate DWI signal lesions to a negative score. Advances in knowledge: This is, to our knowledge, the first study to compare a multishot EPI DWI technique with the established non- EPI DWI in cholesteatoma diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».