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Enregistrement W3020996739 · doi:10.1097/ju.0000000000000912.05

MP50-05 HOW WELL DOES RENAL MASS SIZE MEASURED BY ULTRASOUND CORRELATE WITH MEASUREMENTS OBTAINED BY CT, MRI OR PATHOLOGY? ANALYSIS FROM THE CANADIAN KIDNEY CANCER INFORMATION SYSTEM

2020· article· en· W3020996739 sur OpenAlexaboutno aff
S.H. Kim, Rodney H. Breau, Ranjeeta Mallick, Anil Kapoor, Bimal Bhindi, Alan So, Antonio Finelli, Simon Tanguay, Frédéric Pouliot, Adrian Fairey, Luke T. Lavallée, Ranjena Maloni, Ricardo Rendon

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Urology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyMagnetic resonance imagingPathologicalUltrasoundKidney cancerNuclear medicineCohortRenal massCancerKidneyPathologyNephrectomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION AND OBJECTIVE: Active surveillance is a well-established treatment modality for small renal masses. Despite its widespread adoption, it is not clear which imaging modality is ideal. Given the risks of ionizing radiation with cross-sectional imaging, the use of US is gaining popularity. There is a paucity of data comparing correlation of US imaging findings with CT, MRI, or pathological size. The goal of our study was to identify the correlation of US to CT/MRI and pathological size and US to CT/MRI using a multi-institutional, prospectively maintained kidney cancer database, the Canadian Kidney Cancer Information System (CKCis). METHODS: Between January 2011 and October 2019 we identified a cohort of patients who had a pre-operative US and cross-sectional imaging (CT or MRI) within 8 weeks of each other and within 6 months of surgery. A scatter plot of the largest tumor diameters using US to CT/MRI and to pathological size were analyzed. A Bland-Altman plot of largest tumor diameters for all imaging modalities and a sensitivity plot for imaging modalities were created using the images closest to the date of the surgery. RESULTS: 1380 patients from the CKCis were identified. The mean age was 60.0 years (±12.1) and BMI was 29.4 (±6.04). The mean size of the masses as measured by pathology was 5.59 cm. Pearson correlation between CT/MRI or US to pathological size was 0.93 and 0.89 respectively (p<0.0001). Correlation between US to CT/MRI was 0.91 (p<0.0001). In 794 patients (57.5%) US and CT/MRI measurements were within 0.5 cm, with 113 (8.2%) revealing a discordance greater than 2cm (Table 1). Bland-Altman plots demonstrated a greater agreement for smaller renal masses (Figure 1). CONCLUSIONS: There is a very strong correlation between US and CT or MRI and pathological size when measuring small renal masses. This study provides support for utilization of US in active surveillance to help minimize the risk of ionizing radiation in patients.Source of Funding: None

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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