The Brain in Children: Is Contrast Enhancement Really Needed after Obtaining Normal Unenhanced CT Results?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To retrospectively determine and compare the sensitivity and specificity of unenhanced and contrast material-enhanced computed tomography (CT) (reference standard) in the diagnosis of brain abnormalities and to evaluate any change in diagnosis that resulted from the contrast-enhanced study. MATERIALS AND METHODS: This study was approved by the local research ethics board; the requirement for informed consent was waived. The authors reviewed the unenhanced and contrast-enhanced CT scans of the brain obtained in 353 children for indications other than trauma. There were 196 boys and 157 girls aged 0 months to 17.8 years. Scans were read independently by two pediatric neuroradiologists who were blinded to clinical information. The diagnosis for each scan was recorded according to the anatomic section (supratentorial, infratentorial, ventricles, and skull). The final diagnosis was classified as normal, abnormal, or equivocal. kappa Statistics, with 95% confidence intervals, were reported, and the sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value were calculated. RESULTS: Interreader agreement for different anatomic regions varied between good (kappa coefficient, 0.63) and very good (kappa coefficient, 0.88) for unenhanced and contrast-enhanced scans. Sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value for unenhanced scans were 97%, 89%, 87%, and 97%, respectively. The use of contrast material led to a change in the original normal or equivocal diagnosis to an abnormal diagnosis for only five (2.7%) of the 183 normal unenhanced scans. CONCLUSION: Unenhanced CT of developing brains has high sensitivity and specificity in the diagnosis of pathologic findings. The use of intravenous contrast material after unenhanced CT of the brain in children did not change the diagnosis frequently.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».