Traumatic Pneumothorax Detection with Thoracic US: Correlation with Chest Radiography and CT—Initial Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively compare the accuracy of ultrasonography (US) with that of supine chest radiography in the detection of traumatic pneumothoraces, with computed tomography (CT) as the reference standard. MATERIALS AND METHODS: Thoracic US, supine chest radiography, and CT were performed to assess for pneumothorax in 27 patients who sustained blunt thoracic trauma. US and radiographic findings were compared with CT findings, the reference standard, for pneumothorax detection. For the purpose of this study, the sonographers were blinded to the radiographic and CT findings. RESULTS: Eleven of 27 patients had pneumothorax at CT. All 11 of these pneumothoraces were detected at US, and four were seen at supine chest radiography. In the one false-positive US case, the patient was shown to have substantial bullous emphysema at CT. Sensitivity and negative predictive value of US were 100% (11 of 11 and 15 of 15 patients, respectively), specificity was 94% (15 of 16 patients), and positive predictive value was 92% (11 of 12 patients). Chest radiography had 36% (four of 11 patients) sensitivity, 100% (16 of 16 patients) specificity, a 100% (four of four patients) positive predictive value, and a 70% (16 of 23 patients) negative predictive value. CONCLUSION: In this study, US was more sensitive than supine chest radiography and as sensitive as CT in the detection of traumatic pneumothoraces.
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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 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».