Evaluation of two software programs for cross‐sectional body composition analysis on abdominal computed tomography scans of patients with cirrhosis
Notice bibliographique
Résumé
The impact of body composition abnormalities and clinical outcomes in patients with cirrhosis is well established. Abdominal computed tomography (CT) evaluation is the technique that is better evaluated; however, agreements are not well known. Fifty patients were randomly selected from two centers, and two observers independently evaluated their CT. The cross-sectional muscle area (CSMA), skeletal muscle index (SMI), muscle attenuation (MA), visceral adipose tissue area (VAT), visceral adipose tissue index (VATI), subcutaneous adipose tissue area (SAT), and subcutaneous adipose tissue area (SATI) were analyzed using SliceOmatic©V.5.0 (Magog, Canada), and Synapse 3D, Fujifilm. The interobserver and intersoftware intra-class correlation coefficients (ICCs) were highly equivalent for CSMA, SMI, MA, VAT, VATI, SAT, and SATI (Range 0.984-0.999, P < 0.001), and excellent Pearson's correlation coefficients were found for all comparisons (Range 0.970-0.998). Using different software programs to evaluate body composition in patients with cirrhosis showed excellent agreement for measuring muscle mass and adipose depots.
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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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».