Non-Enhancing Tissue on Diabetic Foot Magnetic Resonance Imaging in Relation to Osteomyelitis Investigation: Magnetic Resonance Imaging Performance, Pitfalls and Clinical Considerations
Notice bibliographique
Résumé
Background: Geographic non-enhancing zones in diabetic foot magnetic resonance imaging (MRI) were first described in 2002. No previous report has described the impact and clinical significance of geographic non-enhancing tissue seen in the evaluation of diabetic foot MRI. Purpose: To evaluate the prevalence of devascularization areas on contrast-enhanced MRI in diabetic patients suspected of having foot osteomyelitis, the impact on the performance of the MRI assessment, and the possible pitfalls. Methods: A retrospective study was conducted between January 2016 and December 2017 during which 72 CE-MRIs of 1.5 and 3T were reviewed by 2 musculoskeletal radiologists for the presence of non-enhancing tissue areas and for osteomyelitis. A blinded third party collected clinical data including pathology reports, revascularization procedures, and surgical interventions. The prevalence of devascularization was calculated. Results: Among the 72 CE-MRIs (54 men, 18 women; mean age 64), 28 demonstrated non-enhancing areas (39%). All but 6 patients were found to have been correctly diagnosed on imaging (3 false positives, 2 false negatives, and 1 non-diagnostic). A greater discordance was also observed between the radiological and pathological diagnoses in the MRIs which showed non-enhancing tissue. Conclusion: Non-enhancing tissue is found in a non-negligible portion of diabetic foot MRIs and affects its diagnostic performance when looking for osteomyelitis. The recognition of these areas of devascularization may be helpful for the physician in planning the best treatment option for the patient.
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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 | 0,004 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».