MR Imaging of Pediatric Neuroblastoma: Is Gadolinium Enhancement Necessary for Evaluation of Image-Defined-Risk Factors?
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pre-treatment stratification and outcomes of neuroblastoma patients often depend on the assessment of image-defined risk factors (IDRFs) on MR Imaging, usually using Gadolinium-contrast materials which are cautioned in pediatrics. We aimed to address whether gadolinium contrast-enhanced sequences are necessary to identify the presence/absence of IDRFs. Methods: Patients with neuroblastoma with MR imaging were retrospectively identified from 2005 to 2021. Ninety confirmed IDRFs were evaluated in 23 patients. Corresponding MR studies were anonymized, randomized, and independently evaluated by 3 fellowship-trained pediatric radiologists. Each radiologist assessed the studies twice. At the first reading, all enhanced sequences were omitted, while in the second reading, the full study with enhanced sequences were included. Consensus reading was obtained among readers. Inter- and intra-rater agreements using Kappa statistics (κ) as well as the sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), and accuracy of non-enhanced MR in assessing IDRFs with respect to enhanced MR were calculated. Results: There were substantial (ĸ: 0.64-0.73) intra-reader agreements, and moderate to substantial (ĸ: 0.57-0.62) inter-reader agreements among radiologists in identifying IDRFs using non-enhanced MR. Non-enhanced MR had a sensitivity of 87.8% (95% CI [79-94]), specificity of 93% (89-96), PPV of 82.3 (73-89), NPV of 95.4 (92-98), and accuracy of 91.6 (88-94) in identifying IDRFs. However, 5/23 patients (21.7%) had a change in staging with the inclusion of contrast sequences. Conclusion: Although contrast sequences have a role in IDRF assessment, the majority can be adequately assessed on MR without gadolinium-contrast enhancement. Validation in a larger cohort is an important next step.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,000 | 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 ».