Non-contrast MRI can accurately characterize adnexal masses: a retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy of interpretation of a non-contrast MRI protocol in characterizing adnexal masses. METHODS AND MATERIALS: of December 2018 were reviewed. A random subset (102 patients with 121 masses) was chosen to evaluate the reproducibility and repeatability of readers' assessments. Readers evaluated non-contrast MRI scans retrospectively, assigned a 5-point score for the risk of malignancy and gave a specific diagnosis. The reference standard for the diagnosis was histopathology or at least one-year imaging follow-up. Diagnostic accuracy of the non-contrast MRI score was calculated. Inter- and intra-reader agreement was analyzed with Cohen's kappa statistics. RESULTS: There were 53/350 (15.1%) malignant lesions in the whole cohort and 20/121 (16.5%) malignant lesions in the random subset. Good agreement between readers was found for the non-contrast MRI score (к = 0.73, 95% confidence interval [CI] 0.58-0.86) whilst the intra-reader agreement was excellent (к = 0.81, 95% CI 0.70-0.88). The non-contrast MRI score value of ≥ 4 was associated with malignancy with a sensitivity of 84.9%, a specificity of 95.9%, an accuracy of 94.2% and a positive likelihood ratio of 21 (area under the receiver operating curve 0.93, 95% CI 0.90-0.96). CONCLUSION: Adnexal mass characterization on MRI without the administration of contrast medium has a high accuracy and excellent inter- and intra-reader agreement. Our results suggest that non-contrast studies may offer a reasonable diagnostic alternative when the administration of intravenous contrast medium is not possible. KEY POINTS: • A non-contrast pelvic MRI protocol may allow the characterization of adnexal masses with high accuracy. • The non-contrast MRI score may be used in clinical practice for differentiating benign from malignant adnexal lesions when the lack of intravenous contrast medium precludes analysis with the O-RADS MRI score.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».