Late Gadolinium Hyperintensity of Suspected Colorectal Liver Metastases on Gadofosveset-Enhanced Magnetic Resonance Imaging: A Predictor of Benignity and a Potential Problem-Solving Tool
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Late gadolinium hyperintensity (LGH) is sometimes seen in colorectal liver metastasis (CRLM) and represents a significant diagnostic pitfall due to overlap with LGH in benign hemangiomas; therefore, the objective of this study was to determine the prevalence of LGH and the ability of LGH to differentiate between CRLM and benign lesions with intravascular (gadofosveset) vs extracellular contrast agents (gadobutrol). METHODS: Patients with known colorectal cancer and suspected liver lesions were prospectively recruited into this institutional review board-approved, single institution study and received magnetic resonance imaging of the liver with gadofosveset and gadobutrol. The prevalence of LGH for CRLMs and solid benign lesions was determined. Receiver operating characteristics curves were determined for the presence of LGH as a predictor of benignity. The utility of LGH to differentiate between CRLM and solid benign lesions using gadofosveset vs gadobutrol was compared using the generalized estimating equation. RESULTS: Twenty-five patients with 131 solid focal liver lesions were recruited. The prevalence of LGH of CRLMs was 11.2% (95% confidence interval [CI]: 0.5%-21.8%) with gadofosveset vs 63.7% (95% CI: 45.7%-81.7%) with gadobutrol. The area under the receiver operating characteristic curve for the presence of LGH as a predictor of benignity was 0.86 using gadofosveset vs 0.75 using gadobutrol. Both LGH (P = .003) and the interaction of contrast agent and LGH (P = .003) statistically significantly differentiated CRLM from benign lesions. CONCLUSION: LGH is more common with extracellular than with intravascular contrast agents and is statistically significantly associated with benign lesions rather than metastases.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».