Quantitative <scp>MRCP</scp> and metrics of bile duct disease over time in patients with primary sclerosing cholangitis: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imaging markers of biliary disease in primary sclerosing cholangitis (PSC) have potential for use in clinical and trial disease monitoring. Herein, we evaluate how quantitative magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP) metrics change over time, as per the natural history of disease. METHODS: Individuals with PSC were prospectively scanned using non-contrast MRCP. Quantitative metrics were calculated using MRCP+ post-processing software to assess duct diameters and dilated and strictured regions. Additionally, a hepatopancreatobiliary radiologist (blinded to clinical details, biochemistry and quantitative biliary metrics) reported each scan, including ductal disease assessment according to the modified Amsterdam Cholangiographic Score (MAS). RESULTS: At baseline, 14 quantitative MRCP+ metrics were found to be significantly different in patients with PSC (N = 55) compared to those with primary biliary cholangitis (N = 55), autoimmune hepatitis (N = 57) and healthy controls (N = 18). In PSC specifically, baseline metrics quantifying the number of strictures and the number and length of bile ducts correlated with the MAS, transient elastography and serum ALP values (p < 0.01 for all correlations). Over a median 371-day follow-up (range: 364-462), 29 patients with PSC underwent repeat MRCP, of whom 15 exhibited quantitative changes in MRCP+ metrics. Compared to baseline, quantitative MRCP+ identified an increasing number of strictures over time (p < 0.05). Comparatively, no significant differences in biochemistry, elastography or the MAS were observed between timepoints. Quantitative MRCP+ metrics remained stable in non-PSC liver disease. CONCLUSION: Quantitative MRCP+ identifies changes in ductal disease over time in PSC, despite stability in biochemistry, liver stiffness and radiologist-derived cholangiographic assessment (trial registration: ISRCTN39463479).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».