The Prevalence of Incidental Findings in Multiple Sclerosis Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Incidental findings arising from imaging research have important implications for patient safety. Magnetic resonance imaging is widespread in multiple sclerosis (MS) studies and care, yet the prevalence rate of incidental findings in MS is poorly defined. The absence of such reports in the MS literature suggests that such findings may be deemed inappropriate for documentation in research publications, or possibly, not fully reported at all. OBJECTIVE: We sought to document incidental findings from a study designed to detect features of chronic cerebrospinal venous insufficiency (CCSVI) in MS patients and control subjects. METHODS: Magnetic resonance images were obtained as part of a prospective study conducted between October 2010 and September 2012. Patients with MS (relapsing-remitting, primary progressive, secondary progressive), clinically isolated syndromes, and neuromyelitis optica and age/sex-matched healthy controls were included. All images were reviewed by neuro-radiologists for quality-control purposes. RESULTS: Magnetic resonance imaging was successfully obtained in 166 participants (110 patients, 56 controls). Incidental abnormalities (n = 33) were detected in 15% of patients (n = 17) and 27% of controls (n = 15), comprising 19% overall (n = 32). CONCLUSIONS: The prevalence of incidental findings from the MS population was not significantly different from the control population. However, the overall prevalence was high and warrants a careful management strategy for future imaging studies. Prévalence des découvertes fortuites chez les patients atteints de sclérose en plaques.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».