iPhone-Based Teleradiology for the Diagnosis of Acute Cervico-Dorsal Spine Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess the feasibility of iPhone-based teleradiology as a potential solution for the diagnosis of acute cervico-dorsal spine trauma. MATERIALS AND METHODS: We have developed a solution that allows visualization of images on the iPhone. Our system allows rapid, remote, secure, visualization of medical images without storing patient data on the iPhone. This retrospective study is comprised of cervico-dorsal computed tomogram (CT) scan examination of 75 consecutive patients having clinically suspected cervico-dorsal spine fracture. Two radiologists reviewed CT scan images on the iPhone. Computed tomogram spine scans were analyzed for vertebral body fracture and posterior elements fractures, any associated subluxation-dislocation and cord lesion. The total time taken from the launch of viewing application on the iPhone until interpretation was recorded. The results were compared with that of a diagnostic workstation monitor. Inter-rater agreement was assessed. RESULTS: The sensitivity and accuracy of detecting vertebral body fractures was 80% and 97% by both readers using the iPhone system with a perfect inter-rater agreement (kappa:1). The sensitivity and accuracy of detecting posterior elements fracture was 75% and 98% for Reader 1 and 50% and 97% for Reader 2 using the iPhone. There was good inter-rater agreement (kappa: 0.66) between both readers. No statistically significant difference was noted between time on the workstation and the iPhone system. CONCLUSION: iPhone-based teleradiology system is accurate in the diagnosis of acute cervicodorsal spinal trauma. It allows rapid, remote, secure, visualization of medical images without storing patient data on the iPhone.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».