Review of Multidetector Computed Tomography Angiography as a Screening Modality in the Assessment of Blunt Vascular Neck Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Blunt vascular neck injuries (BVNI), previously thought to be rare, have demonstrated increasing incidence rates in recent literature and are associated with significant mortality and morbidity. A radiologist needs to efficiently recognize these injuries on preliminary screening to enable initiation of early management. When initiation of accurate management is started promptly, decreased rates of postinjury complications, for example, stroke, have been demonstrated. This article reviews the incidence, pathophysiology, and rationale for screening for these BVNI injuries. The utility of computed tomography angiography (CTA) as the potential new criterion standard as the screening and follow-up imaging modality for BVNI will be discussed. The application of new multidetector CTA techniques available, such as dual-energy CT and iterative reconstruction, are also reviewed. In addition, the characteristic imaging findings on CTA and the associated Denver Grading scale for BVNI will be reviewed to allow readers to become familiar with the injury patterns and to understand the prognostic and clinical implications, respectively. Examples of the spectrum of injuries, potential injury mimics, and different artifacts on multidetector CTA are shown to help familiarize readers and allow them to successfully and confidently recognize a true BVNI.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».