Diagnostic Accuracy of Magnetic Resonance Imaging in Carcinoma of Cervix Taking Histopathology as Gold Standard
Notice bibliographique
Résumé
The crucial factor that plays important role in diagnosis and prompt treatment management of cervical cancer is staging. To stage cervical carcinoma Magnetic Resonance Imaging (MRI) is considered to be the most accurate and gold standard diagnostic tool. Objective: The aim of the present study was to elaborate the diagnostic accuracy of MRI in correlation with Histopathological Examination (HPE). Methods: The 53 patients diagnosed with cervical carcinoma attending the gynecology department of hospital from May 2021 to April 2022 were included in the study. Those patients who had undergone the abdomen and pelvis MRI fulfilled the inclusion criteria. The MRI and histopathological examination not only help in staging of cancer but also consider valuable in tracking tumor location, size and extension. The retroperitoneal lymphadenopathy, and involvement of the tumor to the adjacent areas was also evaluated by the study. Staging of all patient was done according to the International Federation of Gynecology and Obstetrics FIGO standards. Findings of MRI and HPE were assessed. For statistical evaluation of data, the SPSS version 22.0 was used. For quantitative variables the values were represented as mean with standard deviations. Results: The 54.46±9.29 years was the calculated mean age. Squamous cell carcinoma was diagnosed in almost 46 patients (87.5% cases). Stage IB carcinoma was diagnosed in almost 47.91% cases. Pelvic lymphadenopathy was observed in 8.34% cases, while metastasis of pelvic nodal lymph was observed in 4.16% cases on the HPE. Conclusion: Malignant diseases require early and accurate tool for their diagnosis. For identification of cancer stage and better planning of treatment of cervical carcinoma the highly non-invasive modality MRI can be used. With the advents in MR imaging, it is considered as gold standard diagnostic tool with better sensitivity, specificity and high accuracy for cervical carcinoma.
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 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 | 0,006 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».