Interpretation Errors in CT Angiography of the Head and Neck and the Benefit of Double Reading
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: CTA provides high-resolution imaging of the head and neck vasculature but also of the soft tissues and bones. This results in a large volume of information to be interpreted. This study examines interpretation errors with head and neck CTAs and assesses whether double reading reduces miss rates. MATERIALS AND METHODS: Consecutive CTAs of the neck and intracranial circulation were retrospectively identified and reviewed for vascular and nonvascular findings by a consensus of 2 neuroradiologists. The results were compared with the official report. Significant discrepancies were considered those that would have influenced follow-up or management. RESULTS: We reviewed 503 studies; 144 were originally reported by a staff neuroradiologist alone, 209 by staff and diagnostic radiology resident, and 150 by staff and neuroradiology fellow. Twenty-six significant discrepancies were discovered in 20 studies, corresponding to 4.0% of studies with at least 1 miss, and an overall miss rate per study of 5.2%. There was at least 1 miss in 6.3% of studies interpreted by a staff neuroradiologist alone, 3.3% by staff and resident, and 2.7% by staff and fellow. The miss rate differences were not statistically significant. The most common misses were small aneurysms (50% of misses). CONCLUSIONS: CTA neck and head datasets are now large, and there is a potential for missed findings. Significant discrepancies can occur with a low but not insignificant rate. Arterial pathology accounted for most discrepancies. This study emphasizes the need for careful systematic scrutiny for both vascular and nonvascular pathology regardless of indication. Double reading reduces error rates.
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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 | 0,043 | 0,294 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».