Comparison of Rmi (Risk Malignancy Index) and Simple Rules Risk Model In Evaluation of Adnexal Masses Taking Histopathology As Gold Standard
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».