Comparison of Tc-99m-labelled antileukocyte fragment Fab′ and Tc-99m-HMPAO leukocyte scintigraphy in the diagnosis of bone and joint infections: a prospective study
Notice bibliographique
Résumé
Between January and July 1998, we conducted a prospective study to compare Tc-99m-labelled antigranulocyte monoclonal antibody fragment Fab' (LEUKOSCAN) scintigraphy versus Tc-99m-hexamethylpropyleneamine oxime (Tc-99m-HMPAO)-labelled leukocyte scintigraphy (HMPAO-LS) for the diagnosis of unselected patients with bone and joint infection. Twenty-three patients (16 men and 7 women; mean age, 67 years) with suspected bone infection were explored successively with bone scintigraphy, HMPAO-LS and LEUKOSCAN scintigraphy. Thirty-two foci were studied (diabetic foot = 11, prosthetic material = 8, joint disease = 4, others = diagnosed in 18 cases, eight on the basis of bacteriological and histological examination of surgical or puncture specimens, with or without radiographic signs, and 10 on the basis of clinical course and radiographic findings. Overall sensitivity, specificity and accuracy were 86%, 72% and 78%, respectively, for LEUKOSCAN scintigraphy (12 true positives (TP), 13 true negatives (TN), 5 false positives (FP), 2 false negatives (FN)), 93%, 100% and 96%, respectively, for HMPAO-LS (13TP, 18TN, 0FP, 1FN), and 100%, 17% and 53.3%, respectively, for bone scintigraphy. In this small series, LEUKOSCAN scintigraphy was found to be less specific for the diagnosis of osteomyelitis than HMPAO-LS. In addition, the interpretation of LEUKOSCAN scintigraphy is more difficult than HMPAO-LS for the diagnosis of bone infection in the diabetic foot, and would appear to be less discriminating for differentiating soft tissue infection from osteitis in the case of plantar perforating ulcers.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».