Renal cell carcinoma sharply captured by imaging technology at an early stage in a hemodialysis patient: Usefulness of noninvasive monochrome superb microvascular imaging
Notice bibliographique
Résumé
It has been drawing much attention that type 2 diabetes mellitus is closely associated with increased incidence of numerous cancers and their poor prognosis. Consequently, malignancy has been recently recognized as one of diabetic complications in addition to various conventional complications. Furthermore, it is well known that the prevalence of renal cell carcinoma (RCC) is drastically increased in hemodialysis (HD) patients. Therefore, screening of RCCs in HD patients is a very important and urgent issue as there are no highly sensitive tumor markers for RCCs. Monochrome superb microvascular imaging (mSMI) is a relatively new Doppler ultrasound technique and is useful especially when evaluating very slow blood flow state, because this allows for imaging microvessels with low velocity in the absence of a contrast agent. Thus, mSMI might be also useful when contrast enhancement is not obvious on CT and/or contrast-enhanced ultrasonography using perflubutane or contrast agents are contraindicated. Moreover, it has been reported that mSMI could effectively detect vascularity of renal malignant tumor than benign renal mass in nondialysis patients. We propose that mSMI of ultrasonography could become one of the very useful methods for detecting RCCs at an early stage with high sensitivity in HD patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».