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Enregistrement W4395034289 · doi:10.1055/s-0044-1782916

Preliminary data from a multicenter Italian study: use of EUS-Elastography and Contrast in the differential diagnosis of SELs

2024· article· en· W4395034289 sur OpenAlexaff
Maria Terrin, Antonio Facciorusso, Matteo Colombo, Kareem Khalaf, Elena Maldi, Federico Nicolosi, Alberto Fantin, Teresa Staiano, Mario Gruppo, G. Donato, Marco Spadaccini, M. Andreozzi, Roberta Rossi, Daoud Rahal, Salvatore Lorenzo Renne, Ferdinando Cananzi, Alexia Bertuzzi, Alessandro Fugazza, Alessandro Repici, Silvia Carrara

Notice bibliographique

RevueEndoscopy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastrointestinal Tumor Research and Treatment
Établissements canadiensSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineElastographyDifferential diagnosisEndoscopic ultrasoundStromal cellRadiologyMulticenter studyPathologyUltrasound

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims Distinguishing gastrointestinal subepithelial lesions (GI-SELs) poses a clinical challenge because Endoscopic Ultrasound (EUS) is adept at detecting them but may fall short in providing effective differentiation. New methodologies have been introduced which provide further details and potential prognostic information. Elastography (EUS-E) allows to carry out a qualitative and semi-quantitative assessment of tissue stiffness, but for now only a few studies have examined its role in the diagnosis of SELs. Recent findings indicate that contrast agents enhance the diagnostic accuracy of EUS (CE-EUS) for SELs. The purpose of the study is to examine the performance of the EUS-E and CE-EUS in differentiating GI-SELs, and in particular gastrointestinal stromal tumors (GISTs).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,273

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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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