MR elastography in nonalcoholic fatty liver disease: inter-center and inter-analysis-method measurement reproducibility and accuracy at 3T
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To assess reproducibility and fibrosis classification accuracy of magnetic resonance elastography (MRE)-determined liver stiffness measured manually at two different centers, and by automated analysis software in adults with nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD), using histopathology as a reference standard. METHODS: This retrospective, cross-sectional study included 91 adults with NAFLD who underwent liver MRE and biopsy. MRE-determined liver stiffness was measured independently for this analysis by an image analyst at each of two centers using standardized manual analysis methodology, and separately by an automated analysis. Reproducibility was assessed pairwise by intraclass correlation coefficient (ICC) and Bland-Altman analysis. Diagnostic accuracy was assessed by receiver operating characteristic (ROC) analyses. RESULTS: ICC of liver stiffness measurements was 0.95 (95% CI: 0.93, 0.97) between center 1 and center 2 analysts, 0.96 (95% CI: 0.94, 0.97) between the center 1 analyst and automated analysis, and 0.94 (95% CI: 0.91, 0.96) between the center 2 analyst and automated analysis. Mean bias and 95% limits of agreement were 0.06 ± 0.38 kPa between center 1 and center 2 analysts, 0.05 ± 0.32 kPa between the center 1 analyst and automated analysis, and 0.11 ± 0.41 kPa between the center 2 analyst and automated analysis. The area under the ROC curves for the center 1 analyst, center 2 analyst, and automated analysis were 0.834, 0.833, and 0.847 for distinguishing fibrosis stage 0 vs. ≥ 1, and 0.939, 0.947, and 0.940 for distinguishing fibrosis stage ≤ 2 vs. ≥ 3. CONCLUSION: MRE-determined liver stiffness can be measured with high reproducibility and fibrosis classification accuracy at different centers and by an automated analysis. KEY POINTS: • Reproducibility of MRE liver stiffness measurements in adults with nonalcoholic fatty liver disease is high between two experienced centers and between manual and automated analysis methods. • Analysts at two centers had similar high diagnostic accuracy for distinguishing dichotomized fibrosis stages. • Automated analysis provides similar diagnostic accuracy as manual analysis for advanced fibrosis.
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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 | 0,027 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».