Incidental findings on staging rectal MRI: clinical significance and outcomes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidental findings (IFs) are commonly seen in staging rectal magnetic resonance imaging (MRI) scans. Their prevalence and clinical significance have not been previously documented. PURPOSE: To assess the prevalence, clinical significance, and outcomes of incidental findings in MRI scans performed for the staging of rectal cancer. MATERIAL AND METHODS: A retrospective study was performed at a tertiary colorectal imaging institution. Consecutive MRI rectal staging scans with correlative pathology confirmed primary rectal cancer between March 2014 and March 2021 were identified. The respective imaging reports were reviewed for IFs, which were classified as high, moderate, and low, according to their clinical significance. Medical records were reviewed to assess the outcomes of the highly significant IFs. RESULTS: There were 266 eligible patients (97 women; mean age = 64.2 years) during the study period. A total of 120 (45%) patients did not have any IFs. A total of 238 IFs in 146 (55%) patients were found. There were 21 (9%) IFs of high clinical significance, 122 (51%) of moderate clinical significance, and 95 (40%) of low clinical significance. The prostate and uterus had the most IFs of high clinical significance, two of which were subsequently pathology confirmed as prostate adenocarcinomas. CONCLUSION: IFs were seen in more than half of the staging MRI scans in rectal cancer but less than 10% of these were of high clinical significance. The results of this study highlight the range of potential IFs and can guide future research assessing the potential impact of these IFs on patients and the healthcare system.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».