Can preoperative liver MRI with gadoxetic acid help reduce open-close laparotomies for curative intent pancreatic cancer surgery?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate gadoxetic acid-enhanced liver MRI (EOB-MRI) versus contrast-enhanced computed tomography (CECT) for preoperative detection of liver metastasis (LM) and reduction of open-close laparotomies for pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). METHODS: Sixty-six patients with PDAC had undergone preoperative EOB-MRI and CECT. LM detection by EOB-MRI and CECT and their impact on surgical planning, open-close laparotomies were compared by clinical and radiology reports and retrospective analysis of imaging by two blinded independent readers. Histopathology or imaging follow-up was the reference standard. Statistical analysis was performed at patient and lesion levels with two-sided McNemar tests. RESULTS: EOB-MRI showed higher sensitivity versus CECT (71.7% [62.1-80.0] vs. 34% [25.0-43.8]; p = 0.009), comparable specificity (98.6%, [96.9-99.5] vs. 100%, [99.1-100], and higher AUROC (85.1%, [80.4-89.9] vs. 66.9%, [60.9-73.1]) for LM detection. An incremental 7.6% of patients were excluded from surgery with a potential reduction of up to 13.6% in futile open-close laparotomies due to LM detected on EOB-MRI only. CONCLUSIONS: Preoperative EOB-MRI has superior diagnostic performance in detecting LM from PDAC. This better informs surgical eligibility with potential reduction of futile open-close laparotomies from attempted curative intent pancreatic cancer surgery.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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) | 0,001 | 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 ».