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Enregistrement W4376640741 · doi:10.1148/radiol.222264

MRI Features for Identifying <i>MYCN</i> -amplified <i>RB1</i> Wild-type Retinoblastoma

2023· article· en· W4376640741 sur OpenAlexaff
Robin W. Jansen, Christiaan M. de Bloeme, Liesbeth Cardoen, Sophia Göricke, Sabien van Elst, Jaime Jessen, Aparna Ramasubramanian, Alison H. Skalet, Audra K. Miller, Philippe Maeder, Ogul E. Uner, G. Baker Hubbard, Hans E. Grossniklaus, H. Culver Boldt, Kim E. Nichols, Rachel C. Brennan, Saugata Sen, Selma Sirin, Hervé J. Brisse, Paolo Galluzzi, Charlotte J. Dommering, Jonas A. Castelijns, Paul van der Valk, Ronald Boellaard, Josephine C. Dorsman, Annette C. Moll, Marcus C. de Jong, Pim de Graaf

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Oncology and Treatments
Établissements canadiensImpact
Organismes subventionnairesEmory Eye CenterNational Eye InstituteNational Institutes of HealthStichting Kinderen KankervrijEmory UniversityResearch to Prevent Blindness
Mots-clésRetinoblastomaMedicineExact testMagnetic resonance imagingBiopsyRadiologyOncologyPathologyInternal medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background MYCN-amplified RB1 wild-type (MYCNARB1+/+) retinoblastoma is a rare but clinically important subtype of retinoblastoma due to its aggressive character and relative resistance to typical therapeutic approaches. Because biopsy is not indicated in retinoblastoma, specific MRI features might be valuable to identify children with this genetic subtype. Purpose To define the MRI phenotype of MYCNARB1+/+ retinoblastoma and evaluate the ability of qualitative MRI features to help identify this specific genetic subtype. Materials and Methods In this retrospective, multicenter, case-control study, MRI scans in children with MYCNARB1+/+ retinoblastoma and age-matched children with RB1−/− subtype retinoblastoma were included (case-control ratio, 1:4; scans acquired from June 2001 to February 2021; scans collected from May 2018 to October 2021). Patients with histopathologically confirmed unilateral retinoblastoma, genetic testing (RB1/MYCN status), and MRI scans were included. Associations between radiologist-scored imaging features and diagnosis were assessed with the Fisher exact test or Fisher-Freeman-Halton test, and Bonferroni-corrected P values were calculated. Results A total of 110 patients from 10 retinoblastoma referral centers were included: 22 children with MYCNARB1+/+ retinoblastoma and 88 control children with RB1−/− retinoblastoma. Children in the MYCNARB1+/+ group had a median age of 7.0 months (IQR, 5.0–9.0 months) (13 boys), while children in the RB1−/− group had a median age of 9.0 months (IQR, 4.6–13.4 months) (46 boys). MYCNARB1+/+ retinoblastomas were typically peripherally located (in 10 of 17 children; specificity, 97%; P < .001) and exhibited plaque or pleomorphic shape (in 20 of 22 children; specificity, 51%; P = .011) with irregular margins (in 16 of 22 children; specificity, 70%; P = .008) and extensive retina folding with vitreous enclosure (specificity, 94%; P < .001). MYCNARB1+/+ retinoblastomas showed peritumoral hemorrhage (in 17 of 21 children; specificity, 88%; P < .001), subretinal hemorrhage with a fluid-fluid level (in eight of 22 children; specificity, 95%; P = .005), and strong anterior chamber enhancement (in 13 of 21 children; specificity, 80%; P = .008). Conclusion MYCNARB1+/+ retinoblastomas show distinct MRI features that could enable early identification of these tumors. This may improve patient selection for tailored treatment in the future. © RSNA, 2023 Supplemental material is available for this article. See also the editorial by Rollins in this issue.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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