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Enregistrement W4390305568

LI-RADS: A Conceptual and Historical Review from Its Beginning to Its Recent Integration into AASLD Clinical Practice Guidance

2019· article· en· W4390305568 sur OpenAlexaboutno aff
Elsayes KM, Kielar AZ, Victoria Chernyak, Ali Morshid, Alessandro Furlan, William R. Masch, Robert M. Marks, Aya Kamaya, Do RKG, Yuko Kono, Kathryn J. Fowler, An Tang, Bashir MR, Elizabeth M. Hecht, Kedar Jambhekar, Andrej Lyshchik, Rodgers SK, Heiken JP, David T. Fetzer, Stephanie R. Wilson, Zahra Kassam, Mishal Mendiratta‐Lala, Singal AG, Lim CS, Irene Cruite, Lee J, Ash R, Mitchell DG, Sirlin CB

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical PracticeMedical physicsComputer scienceMedicineFamily medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Khaled M Elsayes,1 Ania Z Kielar,2 Victoria Chernyak,3 Ali Morshid,1 Alessandro Furlan,4 William R Masch,5 Robert M Marks,6 Aya Kamaya,7 Richard KG Do,8 Yuko Kono,9 Kathryn J Fowler,9 An Tang,10 Mustafa R Bashir,11 Elizabeth M Hecht,12 Kedar Jambhekar,13 Andrej Lyshchik,14 Shuchi K Rodgers,14 Jay P Heiken,15 Marc Kohli,16 David T Fetzer,17 Stephanie R Wilson,18 Zahra Kassam,19 Mishal Mendiratta-Lala,5 Amit G Singal,17 Christopher S Lim,20 Irene Cruite,21 James Lee,22 Ryan Ash,23 Donald G Mitchell,14 Matthew DF McInnes,24 Claude B Sirlin9 1Department of Diagnostic Radiology, The University of Texas MD Anderson Cancer Center, Houston, TX, USA; 2Department of Radiology, University of Toronto, ON, Canada; 3Department of Radiology, Montefiore Medical Center, Bronx, NY, USA; 4Department of Radiology, University of Pittsburgh, Pittsburgh, PA, USA; 5Department of Radiology, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA; 6Department of Radiology, Naval Medical Center San Diego, Uniformed Services University of the Health Sciences, Bethesda, MD, USA; 7Department of Radiology, Stanford University Medical Center, Stanford, CA, USA; 8Department of Radiology, Memorial Sloan Kettering Cancer Center, New York, NY, USA; 9Department of Radiology, University of California San Diego, CA, USA; 10Department of Radiology, Centre Hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM), Montreal, QC, Canada; 11Department of Radiology, Center for Advanced Magnetic Resonance Development, and Division of Gastroenterology, Department of Medicine, Duke University Medical Center, Durham, NC, USA; 12Department of Radiology, Columbia University Medical Center, New York, NY, USA; 13Department of Radiology, University of Arkansas for Medical Sciences, Little Rock, AR, USA; 14Department of Radiology, Einstein Medical Center, Philadelphia, PA, USA; 15Department of Radiology, Mayo Clinic, Rochester, MN, USA; 16Department of Radiology, University of California San Francisco, CA, USA; 17Division of Digestive and Liver Diseases, UT Southwestern Medical Center, Dallas, TX, USA; 18Department of Radiology, University of Calgary, Calgary, AB, Canada; 19Department of Diagnostic Imaging, Schulich School of Medicine, London, ON, Canada; 20Department of Medical Imaging, Sunnybrook Health Sciences Centre, University of Toronto, ON, Canada; 21Department of Radiology, Inland Imaging, Spokane, WA, USA; 22Department of Radiology, University of Kentucky, Lexington, KY, USA; 23Department of Radiology, University of Kansas, Kansas City, KS, USA; 24Department of Radiology, University of Ottawa, ON, Canada Abstract: The Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS®) is a comprehensive system for standardizing the terminology, technique, interpretation, reporting, and data collection of liver observations in individuals at high risk for hepatocellular carcinoma (HCC). LI-RADS is supported and endorsed by the American College of Radiology (ACR). Upon its initial release in 2011, LI-RADS applied only to liver observations identified at CT or MRI. It has since been refined and expanded over multiple updates to now also address ultrasound-based surveillance, contrast-enhanced ultrasound for HCC diagnosis, and CT/MRI for assessing treatment response after locoregional therapy. The LI-RADS 2018 version was integrated into the HCC diagnosis, staging, and management practice guidance of the American Association for the Study of Liver Diseases (AASLD). This article reviews the major LI-RADS updates since its 2011 inception and provides an overview of the currently published LI-RADS algorithms. Keywords: LI-RADS, v2018, CT, MRI, CEUS, US, HCC, liver imaging, reporting, cirrhosis

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,007
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,270 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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