CT in Adults: Systematic Review and Meta-Analysis of Interpretation Discrepancy Rates
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To use meta-analysis to determine the discrepancy rate when interpreting computed tomography (CT) studies performed in adult patients and to determine whether discrepancy rate differs on the basis of body region or level of radiologist training. MATERIALS AND METHODS: MEDLINE and EMBASE were searched from 1946 to June 2012 by using the combination "radiology AND (error OR peer review)." Two reviewers independently selected studies that met the inclusion criteria and extracted study data. Total and major discrepancy rates were investigated with a random-effects meta-analysis, and subgroups were compared by using the χ(2) Q statistic. Subgroup analyses were performed on the basis of the level of training of the initial radiologist and the body system scanned. RESULTS: Fifty-eight studies met the inclusion criteria (388 123 CT examinations). The pooled total discrepancy rate was 7.7% (95% confidence interval [CI]: 5.6%, 10.3%), and the major discrepancy rate was 2.4% (95% CI: 1.7%, 3.2%). The pooled major discrepancy rate was comparable for staff (2.9%; 95% CI: 1.2%, 6.7%) and residents (2.2%; 95% CI: 1.7%, 2.9%) (Q = 0.92, P = .633). The pooled major discrepancy rates for head CT (0.8%; 95% CI: 0.4%, 1.6%) and spine CT (0.7%; 95% CI: 0.2%, 2.7%) were lower than those for chest CT (2.8%; 95% CI: 1.5%, 5.4%) and abdominal CT (2.6%; 95% CI: 1.0%, 6.7%) (Q = 8.28, P = .041). Lack of blinding of the reference radiologist to the initial report was associated with a lower major discrepancy rate (2.0%; 95% CI: 1.4%, 2.7%; 43 studies) than when blinding was present (12.1%; 95% CI: 4.4%, 29.4%; five studies) (Q = 10.65, P = .001). CONCLUSION: Potentially useful reference ranges were identified in the subgroup analyses on the basis of body region scanned at adult CT. However, considerable heterogeneity that is only partially explained by subgroup analysis signifies that further research is necessary--particularly regarding the question of blinding of the reference radiologist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».