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Enregistrement W3111335130 · doi:10.1016/j.radcr.2020.11.043

Contrast-enhanced ultrasound in the diagnosis of infiltrative hepatocellular carcinoma: A report of three cases

2020· article· en· W3111335130 sur OpenAlexaff
Yasovineeth Bhogadi, Ethan Brown, Stefanie Lee

Notice bibliographique

RevueRadiology Case Reports · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensJuravinski HospitalJuravinski Cancer CentreHamilton Health SciencesUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineContrast-enhanced ultrasoundContraindicationHepatocellular carcinomaRadiologyCirrhosisUltrasoundMagnetic resonance imagingPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Infiltrative hepatocellular carcinoma (HCC) is a challenging imaging diagnosis due to its ill-defined appearance and variable enhancement, which may be difficult to distinguish from background changes from cirrhosis. The literature on the role of contrast-enhanced ultrasound (CEUS) in the diagnosis of infiltrative HCC is currently limited. CEUS has greater sensitivity for contrast enhancement due to its temporal resolution, and can be used when there is contraindication to CT or MRI contrast. We present 3 cases where CEUS aided in the diagnosis of infiltrative HCC in patients with equivocal CT and MRI findings and/or renal failure, with significant implications for management. As current guidelines focus on the role of CEUS in characterizing defined focal liver lesions or discrete observations on precontrast US, further studies are warranted to validate the utility of CEUS in the noninvasive diagnosis of infiltrative HCC and delineate its role in algorithms for imaging workup.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,456
Score d'incertitude au seuil0,780

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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