Accuracy and Usefulness of Radiographic Assessment of Cervical Neck Infections in Children
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the accuracy and usefulness of computed tomography (CT) in diagnosis and management of lateral and deep neck infections METHODS: An 11-year retrospective review of 110 children (age range 1 months to 17 years) was conducted at a tertiary care children's hospital. RESULTS: Fifteen patients treated medically (8 with cellulitis, 7 with early abscess) improved. Of the remaining 95 patients who had 107 cervical sites drained surgically, CT predicted accurately operative findings in 81 (76%) cases (72 with abscess, 9 with cellulitis). In the 26 (24%) cases with discrepancy between CT interpretation and operative findings, the most common problem was differentiating early abscess from cellulitis with 18 false positives (no abscess at surgery). In 8 cases, CT diagnosis other than abscess was made (4 cellulitis, 1 inflammatory mass, 1 hematoma, 1 lymphangioma, and 1 tumour); however, when the patients were operated on because of lack of improvement, an abscess was found. CONCLUSIONS: Although CT is helpful both in determining the presence and location of neck infections in children, the CT scan is less helpful in differentiating abscess from lymphadenitis, cellulitis, and some complex cervical masses.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».