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Enregistrement W3091562787 · doi:10.1002/jmri.27364

Update on <scp>MRI</scp> of Cystic Renal Masses Including Bosniak Version 2019

2020· review· en· W3091562787 sur OpenAlexaff
Satheesh Krishna, Nicola Schieda, Iván Pedrosa, Nicole Hindman, Ronaldo Hueb Baroni, Stuart G. Silverman, Matthew S. Davenport

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnetic Resonance Imaging · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenal cell carcinoma treatment
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaWomen's College HospitalUniversity of TorontoUniversity Health NetworkMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMagnetic resonance imagingMedicineHomogeneousMalignancyRadiologyRenal parenchymaKidneyPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Incidental cystic renal masses are common, usually benign, and almost always indolent. Since 1986, the Bosniak classification has been used to express the risk of malignancy in a cystic renal mass detected at imaging. Historically, magnetic resonance imaging (MRI) was not included in that classification. The proposed Bosniak v.2019 update has formally incorporated MRI, included definitions of imaging terms designed to improve interobserver agreement and specificity for malignancy, and incorporated a variety of masses that were incompletely defined or not included in the original classification. For example, at unenhanced MRI, homogeneous masses markedly hyperintense at T2‐weighted imaging (similar to cerebrospinal fluid) and homogeneous masses markedly hyperintense at fat suppressed T1‐weighted imaging (approximately ≥2.5 times more intense than adjacent renal parenchyma) are classified as Bosniak II and may be safely ignored, even when they have not been imaged with a complete renal mass MRI protocol. MRI has specific advantages and is recommended to evaluate masses that at computed tomography (CT) 1) have abundant thick or nodular calcifications; 2) are homogeneous, hyperattenuating, ≥3 cm, and nonenhancing; or 3) are heterogeneous and nonenhancing. Although MRI is generally excellent for characterizing cystic renal masses, there are unique weaknesses of MRI that bear consideration. These details and others related to MRI of cystic renal masses are described in this review, with an emphasis on Bosniak v.2019. A website ( https://bosniak-calculator.herokuapp.com/ ) and mobile phone apps named “Bosniak Calculator” have been developed for ease of assignment of Bosniak classes. Level of Evidence 5 Technical Efficacy Stage 3

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,013

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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