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Enregistrement W4394986698 · doi:10.1055/s-0044-1785208

Can Dynamic Contrast-Enhanced MRI Be Used to Differentiate Hepatic Hemangioma from Other Lesions in Early Infancy?

2024· article· en· W4394986698 sur OpenAlexaff
Dan Halevy, Blayne A. Sayed, Furqan Shaikh, Iram Siddiqui, Govind B. Chavhan

Notice bibliographique

RevueIndian journal of radiology and imaging - new series/Indian journal of radiology and imaging/Indian Journal of Radiology & Imaging · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and Kidney Cyst Diseases
Établissements canadiensHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHemangiomaMedicineRadiologyContrast (vision)Dynamic contrastBiopsyMagnetic resonance imagingComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Confident diagnosis of hepatic hemangioma on imaging can avoid biopsy in early infancy and helps guide conservative management. Purpose This article aims to determine if dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging (MRI) can be used to differentiate liver hemangioma from other lesions in infants ≤ 100 days and to determine association of MRI features with hepatic lesions. Methods MRI performed for liver lesions were retrospectively reviewed to note imaging characteristics and the MRI diagnosis. Final diagnosis was assigned based on pathology in available cases and by corroborative standard of reference including overall clinical features, lab findings, and follow-up. Results Of 30 infants (18 boys, 12 girls; average age 42.2 days) included, 18 had solitary and 12 had multifocal lesions. Diagnoses in total 33 lesions included hemangiomas (23), hepatoblastoma (6), arteriovenous malformation (2), neuroblastoma metastases (1), and infarction (1). MRI and final diagnosis matched in 94% lesions with almost perfect agreement (kappa 0.86) for reader 1, and matched in 88% lesions with substantial agreement (kappa 0.71) for reader 2. Interobserver agreement for MRI diagnosis was substantial (kappa 0.62). Sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and accuracy of MRI in differentiating hemangioma from other lesions were 100, 90, 96, 100, and 97%, respectively. Centripetal (16/23) or flash (5/23) filling were only seen with hemangioma. There was no significant difference in alpha-fetoprotein elevation (p 0.08), average size (p 0.35), multifocality (p 0.38), and intralesional hemorrhage (p 1) between hemangioma and hepatoblastoma. Conclusion Centripetal filling on dynamic imaging and absence of washout are characteristic MRI features of hepatic hemangioma that can help to differentiate it from other lesions in early infancy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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