MRI of Adenomyosis: Where Are We Today?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose of Review: The purpose of this review is to (i) summarize the current literature regarding the role of magnetic resonance imaging (MRI) in diagnosing adenomyosis, (ii) examine how to integrate MRI phenotypes with clinical symptomatology and histological findings, (iii) review recent advances including proposed MRI classifications, (iv) discuss challenges and pitfalls of diagnosing adenomyosis, and (v) outline the future role of MRI in promoting a better understanding of the pathogenesis, diagnosis, and treatment options for patients with uterine adenomyosis. Recent Findings: Recent advances and the widespread use of MRI have provided new insights into adenomyosis and the range of imaging phenotypes encountered in this disorder. Summary: Direct and indirect MRI features allow for accurate non-invasive diagnosis of adenomyosis. Adenomyosis is a complex and poorly understood disorder with variable MRI phenotypes that may be correlated with different pathogeneses, clinical presentations, and patient outcomes. MRI is useful for the assessment of the extent of findings, to evaluate for concomitant gynecological conditions, and potentially can help with the selection and implementation of therapeutic options. Nevertheless, important gaps in knowledge remain. This is in part due to the lack of standardized criteria for reporting resulting in heterogeneous and conflicting data in the literature. Thus, there is an urgent need for a unified MRI reporting system incorporating standardized terminology for diagnosing adenomyosis and defining the various phenotypes.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».