MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2937415012 · doi:10.1148/radiol.2019181830

CT of Kidney Volume in Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease: Accuracy, Reproducibility, and Radiation Dose

2019· article· en· W2937415012 sur OpenAlexafffund
Micheli Bevilacqua, Cameron Hague, Alexandra Romann, Hana Sheitt, Dragoş M. Vasilescu, Tae Won Yi, Adeera Levin

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésMedicineIntraclass correlationReproducibilityNuclear medicineStandard deviationStandard errorRadiologyGold standard (test)Autosomal dominant polycystic kidney diseaseMathematicsCystStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Total kidney volume (TKV) assessment is valuable in autosomal dominant polycystic kidney disease (ADPKD) but the reference standard method of MRI planimetry requires access to MRI and time-consuming interpretation. Purpose To determine whether accurate TKV measurements comparable to the resource-intensive reference standard of MRI planimetry can be obtained by using alternate methods including dose-reducing CT protocols and time-saving measurement equations. Materials and Methods In this prospective study conducted September 2016 to June 2017, adult participants with ADPKD underwent one MRI and two CT examinations. Low-dose (LD) and ultra-low-dose (ULD) CT examinations were performed with radiation doses 1.4 and 2.6 times lower, respectively, than the authors’ institution’s standard abdomen and pelvis CT. ULD CT examinations were reconstructed via model-based iterative reconstruction. Three TKV measurement equations were applied to all image sets, and MRI manual planimetry was the reference standard. Spearman correlation with the reference standard, simple linear regression, and root mean square error (RMSE) calculation analyzed accuracy of these methods; intraclass correlation coefficient examined reproducibility. Results Thirty participants (mean age, 41 years; age range, 24–67 years) had a mean TKV of 1368.9 mL ± 1146.13 (standard deviation). The ULD and LD CT protocols had median dose-length product of 58.8 and 115.5 mGy ∙ cm, respectively (P = .01), and CT dose index of 1.2 and 3.9 mGy, respectively (P < .001). All imaging modalities and measurement equations had excellent correlation with the reference standard (r2 > 0.98). RMSE ranged from 80.5 to 157.3 mL (5.9%–11.5% of mean TKV). Intraclass correlation coefficients were greater than 0.98 for all methods. Mean measurement times for the ellipsoid method ranged from 4.6 to 5.2 minutes compared with a mean of 27.7 minutes (range, 14–60 minutes) for manual planimetry. Conclusion Accurate and reproducible total kidney volume measurements comparable to the reference standard of MRI planimetry can be obtained by using a dose-minimizing ultra-low-dose CT protocol and volume measurement based on discrete linear measurements. © RSNA, 2019 Online supplemental material is available for this article.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,442
Score d'incertitude au seuil0,692

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRadiologyMême sujetGenetic and Kidney Cyst DiseasesTravaux en français237 207