Optimizing endometriosis diagnosis and mapping: The important role of advanced transvaginal ultrasound
Notice bibliographique
Résumé
Endometriosis is estimated to affect 5%-10% of women of reproductive age, making timely diagnosis essential for initiating treatment, alleviating symptoms, and reducing the risk of disease progression. Unfortunately, the diagnostic delay in this disease is estimated to be approximately 10 years. The aim of this study is to present a case series of three patients assessed with both imaging modalities for endometriosis diagnosis and mapping, advanced transvaginal ultrasound (ATVUS) and magnetic resonance imaging (MRI). The findings obtained by performing the ATVUS imaging study protocol with different pelvic compartments according to the International Deep Endometriosis Analysis (IDEA) consensus are described and contrasted with those for MRI, along with their correlation to surgical and histological findings. A single gynecologist with specialized training in ATVUS performed a systematic pelvic evaluation in patients with clinical suspicion of endometriosis. The physician performed the anatomo-sonographic assessments described by the IDEA consensus. A retrospective analysis of the three cases was performed comparing both imaging modalities and surgical and histological findings. It was demonstrated in this case series that endometriosis is detectable in distinct pelvic compartments by ATVUS, with results comparable to MRI, while offering the benefits of lower cost and widespread accessibility. In contrast, individuals, insurance companies, and healthcare systems in some countries might be unable or unwilling to cover MRI costs for endometriosis diagnosis or presurgical mapping. In conclusion, given the high prevalence of endometriosis, mastering ATVUS is essential. Future studies should aim to robustly evaluate the role of ATVUS alongside other imaging modalities, including MRI, to maximize diagnostic accuracy.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».