The Value of Thoracic Computed Tomography Scans in Clinical Diagnosis: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) scans are used extensively to investigate chest disease because of their cross-sectional perspective and superior contrast resolution compared with chest radiographs. These advantages lead to a more accurate imaging assessment of thoracic disease. The actual use and evaluation of the clinical impact of thoracic CT has not been assessed since scanners became widely available. OBJECTIVE: To identify patterns of utilization, waiting times and the impact of CT scan results on clinical diagnoses. DESIGN: A before and after survey of physicians who had ordered thoracic CT scans. SETTING: Vancouver General Hospital--a tertiary care teaching centre in Vancouver, British Columbia. SUBJECTS: Physicians who had ordered CT scans. INTERVENTION: Physicians completed a standard questionnaire before and after the CT scan result was available. MEASUREMENTS: Changes in the clinical diagnosis, estimates of the probabilities for the diagnosis both before and after the CT scan, and waiting times. RESULTS: Four hundred fifty-four thoracic CT cases had completed questionnaires, of whom 80% were outpatients. A change in diagnosis was made in 48% of cases (25% with a normal CT scan and 23% with CT scan findings that indicated a different diagnosis). The largest change in probability scores for the clinical diagnosis before and after the CT scan was 43.9% for normal scans, while it was 36.3% for a different diagnosis and 26.3% for the same diagnosis. High-priority scans were associated with decreased waiting time (--7.89 days for each unit increase in priority). CONCLUSIONS: The CT scan results were associated with a change in diagnosis in 48% of cases. Normal scans constituted 25% of the total and had the greatest impact scores. Waiting times were highly correlated with increased urgency of the presenting problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».