Utility and Diagnostic Accuracy of Sonography in Detecting Appendicitis in a Community Hospital
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to determine the utility and accuracy of sonography in diagnosing acute appendicitis in patients with suspected acute appendicitis in a general community hospital. MATERIALS AND METHODS: All reports relating to appendicitis were retrospectively obtained from archived transcription reports of nine radiologists from a geographically constrained hospital between December 1999 and December 2003 by a search on the keyword "appendicitis." These files were correlated with the histopathology reports from surgical appendectomy or findings from clinical follow-up during the same period. A survey eliciting the views of five local surgeons on the utility of sonography for the detection of acute appendicitis was also collected. RESULTS: Sonography reports for 667 patients (mean age, 34 years; range, 6-93 years) were obtained. Of these, a total of 174 had pathologically proven appendicitis and 145 had positive findings for appendicitis on sonography. The accuracy was 92%; sensitivity, 83%; and specificity, 95%. The positive predictive value was 86%, and the negative predictive value was 94%. Three of the five surveyed surgeons indicated they used sonography less than 25% of the time, with none using it more than 75%. CONCLUSION: The sensitivity, specificity, accuracy, and positive and negative predicative values of sonography performed by general radiologists in a community hospital are comparable to statistics quoted in the literature for academic institutions. The most common error was the tendency to misclassify appendixes under 6 mm. Most surgeons surveyed stated their use of sonography would increase if sonography yielded a sensitivity and specificity of 85% or greater.
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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 | 0,002 | 0,032 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».