Role of four-dimensional computer tomography (4D-CT) in non-localising and discordant first-line imaging in primary hyperparathyroidism
Notice bibliographique
Résumé
Background Accurate preoperative localisation of parathyroid adenoma is imperative for the success of minimally invasive parathyroidectomy (MIP). Objective Our study aimed to evaluate the role of four-dimensional computer tomography (4D-CT) scan as an imaging modality in patients with failed and discordant localisation reported in the first-line imaging modalities (ultrasonography and 99m Tc-MIBI-SPECT/CT). Methods This is a prospective cohort study performed at a university teaching centre from March 2013 to July 2021. All patients with primary hyperparathyroidism who had failed localisation by ultrasonography and 99m Tc-MIBI-SPECT/CT (SpCT), or discordance between them, had 4D-CT performed in this study. Results One hundred and two sporadic cases of pHPT with failed/discordant first-line imaging had 4D-CT imaging prior to parathyroidectomy. In 102 patients, 105 parathyroid adenomas were reported on histopathology. 4D-CT was able to localise 78% of them to the correct side and 64% to the correct quadrant in 102 patients, as compared with US (correct side 21%, correct quadrant 16%) and 99m Tc-MIBI-SPECT/CT (correct side 36%, correct quadrant 31%). 4D-CT had a sensitivity, precision, accuracy and F1 score for correct quadrant localisation as 79%, 81%, 66% and 80%; and for correct side localisation as 82%, 98%, 80% and 89%, respectively. 4D-CT was able to identify three ectopic adenomas (two in superior mediastinum and one in the oesophageal wall) which were not detected on US or SpCT. Conclusion 4D-CT was found to be sensitive and accurate in preoperative localising of the diseased parathyroid glands after failed/discordant US and SpCT. This led to more patients being offered MIP as the primary surgery and improved operative outcomes.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».