Magnetic Resonance Imaging of the Paranasal Sinuses: Incidental Abnormalities and Their Relationship to Patient Symptoms
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Magnetic resonance imaging (MRI) is able to demonstrate a wide range of abnormalities in the paranasal sinuses, which are often reported as incidental findings on scans performed for indications other than the evaluation of paranasal sinus pathology. However, the clinical significance of these findings remains undefined. We present a prospective study that determines the prevalence of abnormalities in the paranasal sinuses in a population undergoing MRI scans for suspected intracranial disease. These findings are correlated with clinical data pertaining to nasal and sinus symptoms. STUDY DESIGN: Prospective, cross-sectional study. METHODS: Patients undergoing MRI scans for suspected intracranial pathology were asked to complete a questionnaire pertaining to symptoms of nasal/sinus pathology. The T2-weighted scans of 86 patients (mean age = 51 years) were then reviewed for evidence of paranasal sinus pathology using a standardized method for evaluation and reporting of results. These results were then correlated with those obtained from the patient questionnaire. RESULTS: Radiologic abnormalities were found in the paranasal sinuses of 33 (38%) patients. Abnormalities were most commonly seen in the ethmoid sinuses (44.8%) followed by the maxillary (38%), sphenoid (14%), and frontal (3%) sinuses. Analysis of the clinical data revealed no significant relationship between the presence of clinical symptoms of nasal and sinus pathology and abnormalities on MRI scan. CONCLUSION: The assessment of inflammatory sinus pathology remains controversial. Based on the results of this study, incidental abnormalities of the paranasal sinuses detected on MRI scan do not appear to be related to clinical symptoms.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».