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Enregistrement W6977194838 · doi:10.60692/fsh4v-5w764

Diagnostic Accuracy of Magnetic Resonance Imaging in Carcinoma of Cervix Taking Histopathology as Gold Standard

2022· article· en· W6977194838 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueMathematics Education and Pedagogy
Établissements canadiensSmiths Detection (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGold standard (test)Stage (stratigraphy)Magnetic resonance imagingCervixHistopathologyCervical cancerPelvisCarcinomaCancer staging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The crucial factor that plays important role in diagnosis and prompt treatment management of cervical cancer is staging. To stage cervical carcinoma Magnetic Resonance Imaging (MRI) is considered to be the most accurate and gold standard diagnostic tool. Objective: The aim of the present study was to elaborate the diagnostic accuracy of MRI in correlation with Histopathological Examination (HPE). Methods: The 53 patients diagnosed with cervical carcinoma attending the gynecology department of hospital from May 2021 to April 2022 were included in the study. Those patients who had undergone the abdomen and pelvis MRI fulfilled the inclusion criteria. The MRI and histopathological examination not only help in staging of cancer but also consider valuable in tracking tumor location, size and extension. The retroperitoneal lymphadenopathy, and involvement of the tumor to the adjacent areas was also evaluated by the study. Staging of all patient was done according to the International Federation of Gynecology and Obstetrics FIGO standards. Findings of MRI and HPE were assessed. For statistical evaluation of data, the SPSS version 22.0 was used. For quantitative variables the values were represented as mean with standard deviations. Results: The 54.46±9.29 years was the calculated mean age. Squamous cell carcinoma was diagnosed in almost 46 patients (87.5% cases). Stage IB carcinoma was diagnosed in almost 47.91% cases. Pelvic lymphadenopathy was observed in 8.34% cases, while metastasis of pelvic nodal lymph was observed in 4.16% cases on the HPE. Conclusion: Malignant diseases require early and accurate tool for their diagnosis. For identification of cancer stage and better planning of treatment of cervical carcinoma the highly non-invasive modality MRI can be used. With the advents in MR imaging, it is considered as gold standard diagnostic tool with better sensitivity, specificity and high accuracy for cervical carcinoma.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,594

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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