Gadoxetic Acid-Based MRI for Decision-Making in Hepatocellular Carcinoma Employing Perfusion Criteria Only—A Post Hoc Analysis from the SORAMIC Trial Diagnostic Cohort
Notice bibliographique
Résumé
The value of gadoxetic acid in the diagnosis of hepatocellular carcinoma (HCC), based on perfusion criteria, is under dispute. This post-hoc analysis of the prospective, phase II, randomized, controlled SORAMIC study compared the accuracy of gadoxetic acid-enhanced dynamic magnetic resonance imaging (MRI) (arterial, portovenous, and venous phase only) versus contrast-enhanced computed tomography (CT) for stratifying patients with HCC to curative ablation or palliative treatment. Two reader groups (radiologists, R1 and R2) performed blind reads of CT and gadoxetic acid-enhanced MRI (contrast dynamics only). A truth panel, with access to clinical and imaging follow-up data, served as reference. Primary endpoint was non-inferiority (margin: 5% points) of MRI vs. CT (lower 95% confidence interval [CI] > 0.75) in a first step and superiority (complete 95% CI > 1) in a second step. The intent-to-treat population comprised 538 patients. Accuracy of treatment decisions was 73.4% and 70.8% for CT (R1 and R2, respectively) and 75.1% and 70.3% for gadoxetic acid-enhanced dynamic MRI. Non-inferiority but not superiority of gadoxetic acid-enhanced dynamic MRI versus CT was demonstrated (odds ratio 1.01; CI 0.97-1.05). Despite a theoretical disadvantage in wash-out depiction, gadoxetic acid-enhanced dynamic MRI is non-inferior to CT in accuracy of treatment decisions for curative ablation versus palliative strategies. This outcome was not subject to the use of additional MR standard sequences.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».