Is Oral Contrast Necessary for Multidetector Computed Tomography Imaging of Patients with Acute Abdominal Pain?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The purpose of our study was to validate the hypothesis that eliminating the use of oral contrast for multidetector computed tomography (MDCT) would not affect the detection of acute abdominal abnormalities in emergency room patients. METHODS: We conducted a retrospective study to assess the effect of discontinuing oral contrast use for MDCT scans of the abdomen and pelvis for patients presenting with acute abdominal pain and body mass index (BMI) >25. Patients with BMI <25 continued to receive oral contrast. The medical records were reviewed to determine the rate of repeat imaging within 7 days from the initial CT scan, as well as delayed or missed diagnoses related to the absence of oral contrast. The study was approved by the research ethics board at our institution. RESULTS: A total of 1378 patients had an MDCT examination of the abdomen and pelvis between November 1, 2012, and October 31, 2013. 375 patients met the inclusion criteria (174 males and 201 females; mean age 57 years; range 18-97 years). Seven of 375 (1.9%) patients had a repeat CT examination with oral contrast within 7 days. Of these 7 patients, none had a change in the course of their management due to the utilization of oral contrast. No delayed or missed diagnoses related to the absence of oral contrast were identified. CONCLUSION: Omitting oral contrast for imaging patients with BMI >25 presenting with acute abdominal pain resulted in no delayed or missed diagnoses, in our retrospective study. The benefits of prompt imaging diagnosis outweigh the unlikely need for repeat imaging.
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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 | 0,013 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».