Utility of multiparametric renal CT for differentiation of low-grade from high-grade cT1a clear cell renal cell carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To determine if CT can differentiate low-grade from high-grade clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) in cT1a solid ccRCC. Methods and materials: This retrospective cross-sectional study evaluated 78 < 4 cm solid (>25% enhancing) ccRCC in 78 patients with renal CT within 12 months of surgery between January 2016 and December 2019. Two radiologists (R1/R2), blinded to pathology, independently recorded mass:size, calcification, attenuation and heterogeneity (5-point Likert scale) and recorded a 5-point ccRCC CT Score. Multivariate logistic regression (LR) was performed. Results: There were 64.1% (50/78) low-grade (5/50 Grade 1 and 45/50 Grade 2) and 35.9% (28/78) high-grade (27/28 Grade 3 and 1/28 Grade 4) tumors. Unenhanced CT attenuation was higher (35.9±10.3 R1 and 34.9±10.7 R2 high-grade vs 29.7±10.2 R1 and 29.5±9.8 R2 low-grade, p=0.01-0.02), absolute corticomedullary phase attenuation ratio (CMphase-ratio; 0.67±0.16 R1 and 0.66±0.16 R2 vs 0.93±0.83 R1 and 0.80±0.33 R2, p=0.04-0.05) and 3-tiered stratification of CMphase-ratio (p=0.02) lower in high-grade tumors. A two-variable LR-model including unenhanced CT attenuation and CM.phase-ratio achieved area under the receiver operator characteristic curve of: 73% (95% confidence intervals 59–86%) and 72% (59–84%) for R1 and R2. ccRCC CT score differed by ccRCC grade (p<0.01 R1, R2) with high-grade tumors occurring most commonly in moderately enhancing ccRCC score 4 (46.4% [13/28] R1 and 54% [15/28]). Conclusion: Among cT1a ccRCC, high-grade tumors have higher unenhanced CT attenuation and are less avidly enhancing. Advances in knowledge: High-grade ccRCC have higher attenuation (possibly due to less microscopic fat) and lower corticomedullary phase enhancement compared to low-grade tumors. This may result in categorization of high-grade tumors in lower ccRCC diagnostic algorithm categories.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».