PET and PET/CT Reports: Observations from the National Oncologic PET Registry
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Our objective was to identify core elements for inclusion in oncologic PET reports and to evaluate a sample of reports in the National Oncologic PET Registry database. METHODS: A list of desirable elements in PET reports was compiled from American College of Radiology and Society of Nuclear Medicine guidelines. A training set of 20 randomly selected reports was evaluated by the 4-physician panel, and the results were used to formulate a consensus approach for assessing report content and quality. Each reviewer then scored 65 randomly selected reports-20 common to all reviewers. The scores were tabulated, and interrater variability was measured for the common cases. RESULTS: Each report was assessed for 34 elements-21 primary and 11 additional questions related to 6 of these primary elements. Among the common cases, there was strong (> or = 0.70) interrater agreement for 30 of 34 elements. Among the unique cases, only 9 elements were included in more than 90% of the reports. Several important elements were not included in more than 40% of the reports: the reason for the study, a description of treatment history, a statement about comparison to other imaging, and time from radiopharmaceutical injection to imaging. CONCLUSION: Essential elements that should be included in oncologic PET reports were missing from many reports. These deficiencies may render the reports less helpful to referring physicians, may lead to misdiagnoses, and may cause coding and billing errors. Interpreting physicians should audit their reports to ascertain that they include appropriate elements necessary for billing compliance and for effective communications with referring physicians.
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.
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 découle