Evaluating the CT Diagnosis of <i>Clostridium difficile</i> Colitis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to further characterize the CT findings of Clostridium difficile colitis and to provide for the first time a diagnostic sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value to help clinicians decide whether antibiotic treatment is warranted on the basis of CT findings while awaiting stool test results (which may take as long as 48 hr). MATERIALS AND METHODS: A retrospective review covering a 4-year period was performed of the charts and CT scans of 54 symptomatic patients with stool test results positive for C. difficile and of a control group of 56 patients with antibiotic-associated diarrhea with stool test results negative for C. difficile. RESULTS: At our institution, C. difficile colitis was explicitly diagnosed at CT in these patients with a sensitivity of 52%, specificity of 93%, positive predictive value of 88%, and negative predictive value of 67%. The sensitivity can be raised to 70% with no change in specificity with more rigid adherence to diagnostic criteria of colon wall thickening of greater than 4 mm combined with any one or more findings of pericolonic stranding, colon wall nodularity, the "accordion" sign, or otherwise unexplained ascites. CONCLUSION: Although routine CT screening of antibiotic-associated diarrhea is not advocated, the 88% positive predictive value of a diagnosis of C. difficile colitis in those who are scanned may merit consideration of treatment by clinicians on the basis of the CT results alone.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».