Qualitative Assessment of Foetal Lung Size in Left Congenital Diaphragmatic Hernia Using Ultrasound and MRI: A Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the reliability of qualitative foetal lung size assessments on ultrasound (US) and MRI in left congenital diaphragmatic hernia (CDH) and their correlation with quantitative metrics and neonatal mortality. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Single tertiary center, 2008-2020. POPULATION: A total of 103 cases of prenatally diagnosed isolated left CDH underwent postnatal active care. METHODS: Two independent reviewers performed qualitative foetal lung size assessments on US and MRI. Interrater agreement was assessed, and correlations were determined between qualitative assessments, quantitative metrics (observed-to-expected lung-to-head ratio [o/e LHR] and observed-to-expected total Foetal lung volume [o/e TFLV]), and neonatal mortality. MAIN OUTCOME MEASURES: Interrater agreement and correlation between qualitative and quantitative assessments of lung size and neonatal mortality. RESULTS: A total of 74 cases with both US and MRI imaging were included. Interrater agreement for qualitative lung size assessment was strong for US (weighted kappa: 0.80, 95% CI 0.68-0.93) and moderate for MRI (Cohen's kappa: 0.48, 95% CI 0.30-0.66). Both modalities showed a strong correlation between qualitative and quantitative lung size assessments. On US, qualitative and quantitative assessments had similar associations with neonatal mortality (Spearman's correlation: 0.44 for each reviewer vs. 0.49). On MRI, quantitative metrics correlated more strongly with neonatal mortality than qualitative assessment (Cramér's V: 0.44 vs. 0.34-0.35). CONCLUSIONS: Qualitative foetal lung size assessment, by US more so than MRI, is a reliable and reproducible tool that correlates with established quantitative metrics and neonatal mortality. These findings support its role as a complementary method for prenatal risk stratification in left CDH.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».