Total Kidney Volume Measurements in ADPKD by 3D and Ellipsoid Ultrasound in Comparison with Magnetic Resonance Imaging
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Total kidney volume is a validated prognostic biomarker for autosomal dominant polycystic kidney disease. Total kidney volume by magnetic resonance imaging (MRI) and manual segmentation is considered the "reference standard," but it is time consuming and not readily accessible. By contrast, three-dimensional (3D) ultrasound provides a promising technology for total kidney volume measurements with unknown potential. Here, we report a comparative study of total kidney volume measurements by 3D ultrasound versus the conventional methods by ultrasound ellipsoid and MRI ellipsoid. DESIGN, SETTING, PARTICIPANTS, & MEASUREMENTS: This single-center prospective study included 142 patients who completed a standardized 3D ultrasound and MRI. Total kidney volumes by 3D ultrasound and ultrasound ellipsoid were compared with those by MRI. We assessed the agreement of total kidney volume measurements by Bland-Altman plots and misclassification of the Mayo Clinic imaging classes between the different imaging methods, and we assessed prediction of Mayo Clinic imaging classes 1C-1E by average ultrasound kidney length >16.5 cm. RESULTS: Compared with MRI manual segmentation, MRI ellipsoid, 3D ultrasound, and ultrasound ellipsoid underestimated total kidney volume (mean difference: -3%, -9%, and -11%, respectively), with Mayo Clinic imaging classes misclassified in 11%, 21%, and 22% of patients, respectively; most misclassified cases by MRI ellipsoid (11 of 16), 3D ultrasound (23 of 30), and ultrasound ellipsoid (26 of 31) were placed into a lower Mayo Clinic imaging class. Predictions of the high-risk Mayo Clinic imaging classes (1C-1E) by MRI ellipsoid, 3D ultrasound, and ultrasound ellipsoid all yielded high positive predictive value (96%, 95%, and 98%, respectively) and specificity (96%, 96%, and 99%, respectively). However, both negative predictive value (90%, 88%, and 95%, respectively) and sensitivity (88%, 85%, and 94%, respectively) were lower for 3D ultrasound and ultrasound ellipsoid compared with MRI ellipsoid. An average ultrasound kidney length >16.5 cm was highly predictive of Mayo Clinic imaging classes 1C-1E only in patients aged ≤45 years. CONCLUSIONS: Total kidney volume measurements in autosomal dominant polycystic kidney disease by 3D ultrasound and ultrasound ellipsoid displayed similar bias and variability and are less accurate than MRI ellipsoid. Prediction of high-risk Mayo Clinic imaging classes (1C-1E) by all three methods provides high positive predictive value, but ultrasound ellipsoid is simpler to use and more readily available.
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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 | 0,008 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».