Neutral<i>vs</i>positive oral contrast in diagnosing acute appendicitis with contrast-enhanced CT: sensitivity, specificity, reader confidence and interpretation time
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The study compared the sensitivity, specificity, confidence and interpretation time of readers of differing experience in diagnosing acute appendicitis with contrast-enhanced CT using neutral vs positive oral contrast agents. METHODS: Contrast-enhanced CT for right lower quadrant or right flank pain was performed in 200 patients with neutral and 200 with positive oral contrast including 199 with proven acute appendicitis and 201 with other diagnoses. Test set disease prevalence was 50%. Two experienced gastrointestinal radiologists, one fellow and two first-year residents blindly assessed all studies for appendicitis (2000 readings) and assigned confidence scores (1=poor to 4=excellent). Receiver operating characteristic (ROC) curves were generated. Total interpretation time was recorded. Each reader's interpretation with the two agents was compared using standard statistical methods. RESULTS: Average reader sensitivity was found to be 96% (range 91-99%) with positive and 95% (89-98%) with neutral oral contrast; specificity was 96% (92-98%) and 94% (90-97%). For each reader, no statistically significant difference was found between the two agents (sensitivities p-values >0.6; specificities p-values>0.08), in the area under the ROC curve (range 0.95-0.99) or in average interpretation times. In cases without appendicitis, positive oral contrast demonstrated improved appendix identification (average 90% vs 78%) and higher confidence scores for three readers. Average interpretation times showed no statistically significant differences between the agents. CONCLUSION: Neutral vs positive oral contrast does not affect the accuracy of contrast-enhanced CT for diagnosing acute appendicitis. Although positive oral contrast might help to identify normal appendices, we continue to use neutral oral contrast given its other potential benefits.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».