Qualitative Assessment of Advanced MRI in Post-Treatment High Grade Gliomas Follow Up: Do We Agree?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: MRI is commonly used in follow up of high grade glioma. Our purpose is to assess the interrater agreement on the increasingly used visual qualitative assessment of various conventional and advanced MR techniques in the setting of treated high grade glioma in comparison to the well established quantitative measurements. METHODS: We prospectively enrolled HGG patients who underwent reresection of a new enhancing lesion on post-treatment 3T MR examination including DWI, DCE and DSC sequences. Two neuroradiologists objectively assessed the diffusion and perfusion maps by placing ROI on representative post-processed maps. They subjectively assessed the post-contrast, perfusion and diffusion sequences. Interrater agreement and concordance correlation coefficient were calculated. RESULTS: Twenty-eight lesions were included. The interrater agreement on the qualitative assessment was good for k-trans (k = 0.73), moderate for Vp (k = 0.52), fair for AUC and Ve maps (k = 0.37 and 0.21), fair for corrected CBV (k = 0.39) and poor for the enhancement pattern and presence of diffusion restriction (k = 0.02 and 0.07). The concordance between the quantitative measurements was substantial for AUC and Vp (ρc = 0.98 and 0.97), moderate for k-trans and corrected CBV (ρc = 0.94) and poor for Ve and ADC (ρc = 0.86 and 0.24). CONCLUSION: While the quantitative measurements of DSC and DCE perfusion maps show satisfactory inter-rater agreement, the qualitative assessment has lower interobserver agreement and should not be relied upon solely in the interpretation. Similarly, the suboptimal inter-rater agreement on the interpretation of enhancement pattern and diffusion restriction potentially limits their usefulness in differentiating glioma recurrence from treatment related changes.
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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 | 0,042 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».