MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4249116783 · doi:10.1016/j.ultrasmedbio.2015.03.008

WFUMB Guidelines and Recommendations for Clinical Use of Ultrasound Elastography: Part 2: Breast

2015· review· en· W4249116783 sur OpenAlexaff
R. Graham Barr, Kazutaka Nakashima, Dominique Amy, David O. Cosgrove, André Farrokh, F. Schäfer, Jeffrey C. Bamber, Laurent Castéra, Byung Ihn Choi, Yi‐Hong Chou, Christoph F. Dietrich, Hong Ding, Giovanna Ferraioli, Carlo Fìlice, Mireen Friedrich‐Rust, Timothy J. Hall, Kathryn R. Nightingale, Mark L. Palmeri, Tsuyoshi Shiina, Shinichi Suzuki, Ioan Sporea, Stephanie R. Wilson, Masatoshi Kudo

Notice bibliographique

RevueUltrasound in Medicine & Biology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound Imaging and Elastography
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilCancer Research UK
Mots-clésElastographyMedical physicsMedicineBreast imagingBreast ultrasoundRadiologyUltrasound elastographyMalignancyUltrasoundMammographyBreast cancerComputer sciencePathologyInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The breast section of these Guidelines and Recommendations for Elastography produced under the auspices of the World Federation of Ultrasound in Medicine and Biology (WFUMB) assesses the clinically used applications of all forms of elastography used in breast imaging. The literature on various breast elastography techniques is reviewed, and recommendations are made on evidence-based results. Practical advice is given on how to perform and interpret breast elastography for optimal results, with emphasis placed on avoiding pitfalls. Artifacts are reviewed, and the clinical utility of some artifacts is discussed. Both strain and shear wave techniques have been shown to be highly accurate in characterizing breast lesions as benign or malignant. The relationship between the various techniques is discussed, and recommended interpretation based on a BI-RADS-like malignancy probability scale is provided. This document is intended to be used as a reference and to guide clinical users in a practical way.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0090,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,006

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 Opus0,254
Tête enseignante GPT0,477
Écart entre enseignants0,223 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations473
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueUltrasound in Medicine & BiologyMême sujetUltrasound Imaging and ElastographyTravaux en français237 207