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Enregistrement W4406140013 · doi:10.1177/08465371241306658

CAR/CSAR Practice Statement on Pelvic MRI for Endometriosis

2025· review· en· W4406140013 sur OpenAlexaffabout
Emily Pang, Arvind Shergill, Silvia D. Chang, Priscila Crivellaro, Shauna Duigenan, Signy Holmes, Ania Z. Kielar, Iffat Rehman, Caroline Reinhold, Basma Al‐Arnawoot

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEndometriosis Research and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill University Health CentreUniversity of OttawaUniversity of TorontoSt Joseph's Health CareWestern UniversityUniversity of ManitobaOttawa HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEndometriosisMagnetic resonance imagingRadiologyModalitiesPelvic endometriosisExcellenceMedical physicsGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Association of Radiologists (CAR) Endometriosis Working Group was tasked with providing guidance and benchmarks to ensure the quality of technique and interpretation for advanced imaging modalities associated with diagnosing endometriosis. Advanced pelvic ultrasound is essential in diagnosing and mapping pelvic endometriosis, but pelvic MRI serves as an excellent imaging tool in instances where access to advanced ultrasound is limited, or an alternative imaging modality is required. Despite the known utility of MRI for endometriosis, there is no consensus on imaging protocol and patient preparation in Canada. To improve patient care and support excellence in imaging, the Working Group has developed recommendations for the use of pelvic MRI to assess for endometriosis with an aim to standardize MRI technique for use in both community and academic practices across Canada. The guidelines provide recommendations regarding imaging technique and patient preparation for pelvic MRI, along with suggestions for structured reporting of pelvic MRI for endometriosis.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,150
Score d'incertitude au seuil0,299

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,005

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,355 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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