Characterization of Focal Liver Masses: A Multicenter Comparison of Contrast‐Enhanced Ultrasound, Computed Tomography, and Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To demonstrate the usefulness of contrast-enhanced ultrasound (CEUS) for the evaluation of focal liver masses via a direct comparison to standard ultrasound and computed tomography/magnetic resonance imaging (CT/MRI). METHODS: A cohort of 214 patients with previously undiagnosed focal liver masses were included from 5 different centers. Each patient was imaged using CEUS and CT and/or MRI. Anonymized and randomized images were interpreted by 4 separate blind readers from 3 of the participating centers (2 readers for CEUS and 2 readers for CT/MRI). Readers were blinded to patient demographics and past medical history. Readers were asked to decide if the lesion was benign or malignant, provide a final diagnosis for the lesion, and provide a confidence interval. Results were compared to truth standard from pathology or expert consensus. RESULTS: In determination of malignancy, CEUS had a sensitivity of 95%, specificity of 82%, PPV of 82%, NPV of 95%, statistically better than standard ultrasound (sensitivity 82%, specificity 56%, PPV 60%, NPV 78%) with P < .01 and not statistically different from CT (sensitivity 90%, specificity 73% PPV 81%, NPV 86%) or MRI (sensitivity 85%, specificity 79%, PPV 68%, NPV 91%) with P ≥ .01. In assigning a final diagnosis, CEUS had an accuracy of 78% statistically better than standard ultrasound (46%) with P < .01 and not statistically different from CT (68%) or MRI (71%) with P > .01. CONCLUSIONS: In the evaluation of focal liver lesions, both for determination of malignancy and in accuracy of final diagnosis, CEUS performs better than standard ultrasound and at least equivalent to both CT and MRI.
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 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».