Comparison of Rmi (Risk Malignancy Index) and Simple Rules Risk Model In Evaluation of Adnexal Masses Taking Histopathology As Gold Standard
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare ultrasound grounded International Ovarian Tumor Analysis (IOTA) prediction models, specifically, the ADNEX models, the Simple Rules (SRs) and the Risk of Malignancy Index (RMI), for the adnexal masses’ diagnosis before any surgical intervention Study Design: Cross-sectional analytical study Place and Duration of Study: Obstetrics and Gynecology Department. Pakistan Emirates Military Hospital, Rawalpindi, Pakistan from Aug 2019 to Jun 2020. Methodology: Five hundred and twenty-four patients took part in this cross-sectional Analytical study. All findings on ultrasound were evaluated and prognostic models were used. Histopathology findings were used as standard for comparison. Diagnostic performances of the prediction models were assessed by estimating sensitivities, ROC curves, negative predictive values and positive predictive values, specificities, diagnostic odds ratios and negative and positive likelihood ratios. Results: The ROC under curves (AUC) areas for ADNEX models were 0.94 (0.92-0.96, 95% CI) with CA125 and 0.94 (0.91-0.96, 95% CI) without CA-125 for RMI I-III It was expressively advanced than AUC: 0.83 (CI95%, 0.80 to 0.86), 0.82 (CI95%, 0.78 to 0.86 and 0.87 (CI95% 0.83 to 0.90) (all p <0.0001). The CA-125 had a cut-off point of 10% in ADNEX model had the maximum precision (CI: 95%, 0.87 to 0.97) equated to other models. The SR model achieved 0.93 (95% CI 0.86 to 0.97) sensitivity and 0.86 (95% CI 0.82 to 0.89) specificity when not diagnosed was classified as definite (11.7%) malignant. Conclusions: ADNEX and Simple rules risk models were excellent for characterizing adnexal masses better than RMI in Pakistani patients.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle