Multicenter Evaluation of Multiparametric MRI Clear Cell Likelihood Scores in Solid Indeterminate Small Renal Masses
Notice bibliographique
Résumé
Background Solid small renal masses (SRMs) (≤4 cm) represent benign and malignant tumors. Among SRMs, clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is frequently aggressive. When compared with invasive percutaneous biopsies, the objective of the proposed clear cell likelihood score (ccLS) is to classify ccRCC noninvasively by using multiparametric MRI, but it lacks external validation. Purpose To evaluate the performance of and interobserver agreement for ccLS to diagnose ccRCC among solid SRMs. Materials and Methods This retrospective multicenter cross-sectional study included patients with consecutive solid (≥25% approximate volume enhancement) SRMs undergoing multiparametric MRI between December 2012 and December 2019 at five academic medical centers with histologic confirmation of diagnosis. Masses with macroscopic fat were excluded. After a 1.5-hour training session, two abdominal radiologists per center independently rendered a ccLS for 50 masses. The diagnostic performance for ccRCC was calculated using random-effects logistic regression modeling. The distribution of ccRCC by ccLS was tabulated. Interobserver agreement for ccLS was evaluated with the Fleiss κ statistic. Results A total of 241 patients (mean age, 60 years ± 13 [SD]; 174 men) with 250 solid SRMs were evaluated. The mean size was 25 mm ± 8 (range, 10–39 mm). Of the 250 SRMs, 119 (48%) were ccRCC. The sensitivity, specificity, and positive predictive value for the diagnosis of ccRCC when ccLS was 4 or higher were 75% (95% CI: 68, 81), 78% (72, 84), and 76% (69, 81), respectively. The negative predictive value of a ccLS of 2 or lower was 88% (95% CI: 81, 93). The percentages of ccRCC according to the ccLS were 6% (range, 0%–18%), 38% (range, 0%–100%), 32% (range, 18%–53%), 72% (range, 20%–100%), and 81% (range, 50%–100%) for ccLSs of 1–5, respectively. The mean interobserver agreement was moderate (κ = 0.58; 95% CI: 0.42, 0.75). Conclusion The clear cell likelihood score applied to multiparametric MRI had moderate interobserver agreement and differentiated clear cell renal cell carcinoma from other solid renal masses, with a negative predictive value of 88%. © RSNA, 2022 Online supplemental material is available for this article. See also the editorial by Mileto and Potretzke in this issue. An earlier incorrect version appeared online. This article was corrected on January 6, 2023.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».