Prediction of anemia on enhanced computed tomography of the thorax using virtual non-contrast reconstructions
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: To determine if anemia can be predicted on enhanced computed tomography (CT) examinations of the thorax using virtual non-contrast (VNC) images, in order to support clinicians especially in diagnosing primary asymptomatic patients in daily routine.In this monocentric study, 100 consecutive patients (50 with proven anemia), who underwent a contrast-enhanced CT examination of the thorax due to various indications were included. Attenuation was measured in the descending thoracic aorta, the intraventricular septum, and the left ventricle cavity both in the conventional contrast-enhanced and in the VNC images.Two experienced radiologists annotated the delineation of a dense interventricular septum or a hyperattenuating aortic wall sign for all patients.Hemoglobin levels were then correlated with the measured attenuation values, as well as the visualization of the aortic wall or interventricular septum.Good correlation was shown between hemoglobin levels and CT attenuation values of the left ventricular cavity (r = .59), aorta (r = .56), and ratio between left ventricular cavity and the intraventricular septum (r = .57). Receiver operating characteristic curve revealed ≤ 36.5 hounsfield units (left ventricular cavity) as the threshold for diagnosing anemia. Predicting anemia by visualization of a hyperattenuating aortic wall or a dense interventricular septum yielded a specificity of 98% and 92%, respectively.Predicting anemia on enhanced CT examinations using VNC is feasible. A threshold value of ≤ 36.5 hounsfield units (left ventricular cavity) best defines anemia. Aortic wall or interventricular septum visualization on VNC is a specific anemia indicator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».