Nodules Identified on Surveillance Ultrasound for <scp>HCC</scp>
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Following positive surveillance ultrasound (US), magnetic resonance imaging (MRI) is recommended for further characterization. We propose contrast-enhanced ultrasound (CEUS) shows equivalent efficacy. METHODS: This prospective institutional review board approved study recruited 195 consecutive at-risk patients with a positive surveillance US. All had CEUS and MRI. Biopsy (n = 44) and follow-up are gold standard. MRI and CEUS results are classified according to liver imaging reporting and data system (LI-RADS) and patient outcome. RESULTS: As an US-based modality, CEUS is superior in confirming findings from surveillance US, correlation in 189/195 (97%) on CEUS compared to 153/195 (79%) on MRI. Within these negative MRI examinations, there are 2 hepatocellular carcinoma (HCC) and 1 cholangiocarcinoma (iCCA) diagnosed on CEUS and proven by biopsy. From 195 patients, there are 71 malignant diagnoses from all sources, including 58 LR-5 (45 on MRI and 54 on CEUS) and 13 others, including HCC outside of LR-5 category, and LR-M with biopsy proven iCCA (3 on MRI and 6 on CEUS). CEUS and MRI show concordant results in the majority of patients (146/195, 75%), including 57/146 malignant and 89/146 benign diagnoses. There are 41/57 concordant LR-5 and 6/57 concordant LR-M. When CEUS and MRI are discordant, CEUS upgraded 20 (10 biopsy-proven) from MRI LR-3/4 to CEUS LR-5 or LR-M by showing washout (WO) that MRI failed to show. Additionally, CEUS characterized time and intensity of WO and diagnosed 13/20 LR-5 by showing late and weak WO and 7 LR-M by showing fast and marked WO. CEUS is 81% sensitive and 92% specific in diagnosing malignancy. MRI is 64% sensitive and 93% specific. CONCLUSIONS: CEUS performance is at least equivalent if not superior to MRI for initial evaluation of lesions from surveillance US.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».