Computed tomography has low yield in the evaluation of idiopathic unilateral true vocal fold paresis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE/HYPOTHESIS: To determine the clinical yield of neck and chest computed tomography in the initial assessment of patients with idiopathic unilateral true vocal fold paresis. STUDY DESIGN: Retrospective chart review. METHODS: A retrospective chart review of consecutive adult patients with idiopathic unilateral true vocal fold paresis diagnosed by stroboscopy in a tertiary-care voice center from 2003 to 2010. RESULTS: There were 176 patients with unilateral vocal fold paresis of which 81 subjects had idiopathic unilateral true vocal fold paresis. Of these, 60 patients (74.1%) had a computed tomography workup. Fifty-nine patients (98.3%) had a normal computed tomography while one patient had a single mediastinal lymph node that was PET-CT negative. This demonstrates an initial 1.7% yield and ultimate 0% yield of the computed tomography workup. CONCLUSION: Our results suggest that computed tomography workup has a low yield for occult neck and mediastinal pathology in patients with idiopathic unilateral true vocal fold paresis. Chest and neck computed tomography may not be clinically beneficial provided the patient has good otolaryngologic and medical follow-up.
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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 | 0,023 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».