Accuracy of Intermittent Fluoroscopy to Detect Intravascular Injection During Transforaminal Epidural Injections
Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Prospective validity study. OBJECTIVE: To determine how accurately intermittent fluoroscopy detects inadvertent intravascular injection during transforaminal epidurals. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Serious morbidity caused by transforaminal epidural injections is frequently related to inadvertent vascular injection of corticosteroids. Several methods have been proposed to reduce the risk of vascular injection, but none have demonstrated efficacy. Because of the fleeting appearance of vascular contrast patterns, live fluoroscopy is recommended during contrast injection. Despite this, many practitioners continue to use intermittent fluoroscopy. METHODS: During 50 epidural injections dynamic contrast flow was observed under live fluoroscopy, and the "dynamic true" image was determined. Two intermittent fluoroscopy images were saved from each injection, the first just before completing the contrast injection ("static C" image), and another 1 second after the contrast injection ceased ("static PC" image). Five physicians with experience performing these injections independently interpreted the 100 randomly ordered static images. Accuracy of intermittent fluoroscopy was determined by comparing the interpretation of the 100 static images with the dynamic true patterns observed under live fluoroscopy. RESULTS: Overall, interpretation of the static images missed 57% of the vascular injections. Timing of the static images influenced accuracy with the static C images missing 50% of vascular injections, and the static PC images missing 68% of vascular injections (P = 0.075). Accuracy was significantly worse when vascular injections occurred simultaneous to the expected epidural injection (P = 0.041), and in lumbar images (P = 0.012). CONCLUSION: Based on these findings, we recommend use of live fluoroscopy to observe dynamic contrast flow during transforaminal epidural steroid injections.
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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 | 0,000 | 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 ».