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Enregistrement W4225121049 · doi:10.1148/rg.210149

Hepatocellular Carcinoma in Evolution: Correlation with CEUS LI-RADS

2022· article· en· W4225121049 sur OpenAlexaff
Stephanie A. Nguyen, Christina Merrill, David P. Burrowes, Alexandra Medellin, Stephanie R. Wilson

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHepatocellular Carcinoma Treatment and Prognosis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHepatocellular carcinomaVascularityMalignancyCirrhosisLiver diseaseNodule (geology)RadiologyBiopsyWashoutChronic liver diseasePathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hepatocellular carcinoma (HCC) is the most common primary malignancy of the liver with a high incidence worldwide and a high associated mortality. Well-recognized risk factors that cause a predisposition to the development of HCC include chronic infection with the hepatitis B or C virus, alcohol-related and non–alcohol-related fatty liver disease, and cirrhosis. In these chronically diseased livers, benign regenerative nodules can increase in size and develop cellular atypia that progress into dysplastic nodules and ultimately HCC. This sequence of hepatocarcinogenesis is coupled with changes in nodule vascularity, including progressive decreased density of portal triads and induced neoangiogenesis, resulting in increased hepatic arterial recruitment. Changes in vascularity result in an array of patterns of nodule enhancement and washout, which can be sensitively depicted with dynamic real-time contrast-enhanced US. Regenerative nodules are isoenhancing relative to the liver with all phases, while HCC classically shows avid arterial phase hyperenhancement with late mild washout. In between, there is great variation as nodules evolve through progressive grades of dysplasia toward HCC. Observed patterns of enhancement and washout can be used to diagnose or stratify the risk of malignancy in liver nodules by using the diagnostic algorithm described by the American College of Radiology Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS). This facilitates the detection and close monitoring of potential early-stage disease. LI-RADS categorizes nodules according to a probabilistic likelihood for HCC with criteria for LR-5 nodules that are highly specific for the diagnosis of HCC, allowing treatment without exposing the patient to invasive biopsy. An invited commentary by Fetzer is available online. Online supplemental material and the slide presentation from the RSNA Annual Meeting are available for this article. ©RSNA, 2022

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,185 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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