Extraspinal Findings at Lumbar Spine CT Examinations: Prevalence and Clinical Importance
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To prospectively determine the prevalence and clinical importance of extraspinal abnormalities in adult outpatients undergoing computed tomography (CT) of the lumbar spine. MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval was obtained for this prospective study. Informed consent was obtained from 400 consecutive adult outpatients (mean age, 49 years; 212 male and 188 female patients) undergoing lumbar spine CT for low back pain and/or radiculopathy. Those with known malignancy were excluded. Dedicated spinal and abdominal full-field-of-view (FOV) images for each patient were reviewed by at least one neuroradiologist and two body radiologists. Extraspinal abnormalities were classified according to the CT Colonography Reporting and Data System (C-RADS). The electronic medical record of the patients with C-RADS E3 and E4 extraspinal findings were reviewed to assess how many of these findings were previously unknown, and the patients were followed up 24-36 months after the initial CT to determine their work-up and outcome. RESULTS: Extraspinal findings were present on images in 162 (40.5%) of 400 lumbar spine CT examinations; 59 (14.8%) patients had indeterminate or clinically important findings requiring clinical correlation or further evaluation. After review of the electronic medical record, the prevalence of clinically important findings was 4.3%, comprising an early-stage renal cell carcinoma and transitional cell carcinoma, chronic lymphocytic leukemia, sarcoidosis, and 13 abdominal aortic aneurysms. Excluding anatomic variants, the full FOV was required to best visualize extraspinal abnormalities in 127 (79.4%) of 160 patients. CONCLUSION: Reviewing the full-FOV images from lumbar spine CT examinations will result in the detection of a small number of substantial extraspinal pathologic findings in addition to many benign incidental findings.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».