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Enregistrement W4400061538 · doi:10.4329/wjr.v16.i6.184

Practical approach to linear endoscopic ultrasound examination of the gallbladder

2024· article· en· W4400061538 sur OpenAlexaff
Hussein Okasha, Eyad Gadour, Hassan Atalla, Omar AbdAllah AbdEl-Hameed, Reem Ezzat, Ahmed Alzamzamy, Elsayed Ghoneem, Rasha Ahmad Matar, Zeinab Hassan, Bogdan Miuţescu, Ayman Qawasmi, Katarzyna M. Pawlak, Ahmed M. Elmeligui

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Radiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGallbladder and Bile Duct Disorders
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiologyUltrasoundEndoscopic ultrasoundGallbladderMagnetic resonance imagingMedical imagingTomographySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The gallbladder (GB) is a susceptible organ, prone to various pathologies that can be identified using different imaging techniques. Transabdominal ultrasound (TUS) is typically the initial diagnostic method due to its numerous well-established advantages. However, in cases of uncertainty or when a definitive diagnosis cannot be established, computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging may be employed to provide more detailed information. Nevertheless, CT scans may sometimes offer inadequate spatial resolution, which can limit the differentiation of GB lesions, particularly when smaller yet clinically relevant abnormalities are involved. Conversely, endoscopic ultrasound (EUS) provides higher frequency compared to TUS, superior spatial resolution, and the option for contrast-enhanced harmonic imaging, enabling a more comprehensive examination. Thus, EUS can serve as a supplementary tool when conventional imaging methods are insufficient. This review will describe the standard EUS examination of the GB, focusing on its endosonographic characteristics in various GB pathologies.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,006

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,282 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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