Systematic Review of Magnetic Resonance Lymphangiography From a Technical Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinical examination and lymphoscintigraphy are the current standard for investigating lymphatic function. Magnetic resonance imaging (MRI) facilitates three‐dimensional (3D), nonionizing imaging of the lymphatic vasculature, including functional assessments of lymphatic flow, and may improve diagnosis and treatment planning in disease states such as lymphedema. Purpose To summarize the role of MRI as a noninvasive technique to assess lymphatic drainage and highlight areas in need of further study. Study Type Systematic review. Population In October 2019, a systematic literature search (PubMed) was performed to identify articles on magnetic resonance lymphangiography (MRL). Field Strength/Sequence No field strength or sequence restrictions. Assessment Article quality assessment was conducted using a bespoke protocol, designed with heavy reliance on the National Institutes of Health quality assessment tool for case series studies and Downs and Blacks quality checklist for health care intervention studies. Statistical Tests The results of the original research articles are summarized. Results From 612 identified articles, 43 articles were included and their protocols and results summarized. Field strength was 1.5 or 3.0 T in all studies, with 25/43 (58%) employing 3.0 T imaging. Most commonly, imaging of the peripheries, upper and lower limbs including the pelvis (32/43, 74%), and the trunk (10/43, 23%) is performed, including two studies covering both regions. Imaging protocols were heterogenous; however, T2‐weighted and contrast‐enhanced T1‐weighted images are routinely acquired and demonstrate the lymphatic vasculature. Edema, vessel, quantity and morphology, and contrast uptake characteristics are commonly reported indicators of lymphatic dysfunction. Data Conclusion MRL is uniquely placed to yield large field of view, qualitative and quantitative, 3D imaging of the lymphatic vasculature. Despite study heterogeneity, consensus is emerging regarding MRL protocol design. MRL has the potential to dramatically improve understanding of the lymphatics and detect disease, but further optimization, and research into the influence of study protocol differences, is required before this is fully realized. Level of Evidence 2 Technical Efficacy Stage 2
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».