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Enregistrement W3013242705 · doi:10.1148/rycan.2020190014

Use of CEUS LI-RADS for the Accurate Diagnosis of Nodules in Patients at Risk for Hepatocellular Carcinoma: A Validation Study

2020· article· en· W3013242705 sur OpenAlexaff
Alina Makoyeva, Tae Kyoung Kim, Hyun‐Jung Jang, Alejandra Medellín, Stephanie R. Wilson

Notice bibliographique

RevueRadiology Imaging Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of CalgaryFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaRadiologyNodule (geology)Contrast-enhanced ultrasoundUltrasoundInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To validate the contrast agent–enhanced US Liver Imaging Reporting and Data System (CEUS LI-RADS) algorithm for accurate diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC) and categorization of all nodules encountered in patients at risk for HCC. Materials and Methods A single-center retrospective review of 196 nodules in 184 patients at risk for HCC (consisting of 139 HCCs, 18 non-HCC malignancies, and 39 benign nodules) was performed in a three-reader blinded read format, with the use of the CEUS LI-RADS algorithm. Pathologic confirmation was available for 143 nodules (122 HCCs, 18 non-HCC malignancies, and three benign nodules). Nodule sizes ranged between 1.0 and 16.2 cm. Nodules assessed with contrast-enhanced US were assigned various CEUS LI-RADS categories by three blinded readers. CEUS LI-RADS categorization was then compared against histopathologic findings, concurrent CT, and/or MR images or follow-up imaging to assess diagnostic accuracy of CEUS LI-RADS. In addition, the proportion of HCC in all LI-RADS (LR) categories, univariable and multivariable feature analysis, and interrater agreement using Light κ were determined. Results The LR-5 category, determined through radiologist categorization of nodules using the CEUS LI-RADS criteria, showed sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of 86% (119 of 139), 96% (55 of 57), 98% (119 of 121), and 73% (55 of 75), respectively, for the diagnosis of HCC. Two false-positive cases of LR-5 included a cholangiocarcinoma and a combined hepatocellular and cholangiocarcinoma. The remainder of the cholangiocarcinomas in the sample (n = 8) were appropriately categorized as LR-M. Multivariable logistic regression analysis showed that washout of greater than 60 seconds was the contrast-enhanced US feature most predictive of HCC diagnosis, whereas washout of less than 60 seconds was the feature most predictive of nonhepatocellular malignancy. The proportion of HCC nodules categorized in the LR-M and LR-4 categories was 35% and 20%, respectively. Light κ agreement between readers for LI-RADS categorization was 90%. Conclusion This study showed excellent specificity for the CEUS LI-RADS LR-5 category, allowing for confident imaging diagnosis of HCC, without necessity for pathologic confirmation. In addition, there was accurate differentiation of HCC from non-HCC malignancies and benign nodules. Only a single cholangiocarcinoma was misdiagnosed as category LR-5, with the remainder of the cholangiocarcinomas in the sample appropriately characterized as category LR-M. Keywords: Abdomen/GI, Evidence Based Medicine, Liver, Neoplasms-Primary, Ultrasound-Contrast © RSNA, 2020

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations40
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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