The Diagnostic Yield of Magnetic Resonance Cholangiopancreatography in the Setting of Acute Pancreaticobiliary Disease — A Single Center Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To discern whether preceding ultrasound (US) results, patient demographics and biochemical markers can be implemented as predictors of an abnormal Magnetic Resonance Cholangiopancreatography (MRCP) study in the context of acute pancreaticobiliary disease. METHODS: A retrospective study was performed assessing US results, age, gender, elevated lipase and biliary enzymes for consecutive patients who underwent an urgent MRCP following an initial US for acute pancreaticobiliary disease between January 2017-December 2018. Multivariable binary logistic regression models were constructed to assess for predictors of clinically significant MRCPs, and discrepant US/MRCP results. RESULTS: < 0.05) were found to be independent predictors for a subsequent abnormal MRCP. Contrarily, gender and elevated biliary enzymes were not reliable predictors of an abnormal MRCP, or significant MRCP/US discrepancies. Of 66 cases (43%) of discordant US/MRCPs, half had clinically significant discrepant findings such as newly discovered choledocholithiasis and pancreaticobiliary neoplasia. Age was the sole predictor for a significant US/MRCP discrepancy, with 2% increase in the odds of a significant discrepancy per year of increase in age. CONCLUSION: An abnormal US, hyperlipasemia and increased age serve as predictors for a subsequent abnormal MRCP, as opposed to gender and biliary enzyme elevation. Age was the sole predictor of a significant US/MRCP discrepancy that provided new information which significantly impacted subsequent management. In the remaining cases, however, MRCP proved useful in reaffirming the clinical diagnosis and avoiding further investigations.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».