Added Value of MRI over CT of the Brain in Intensive Care Unit Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intensive care unit (ICU) patients with neurological impairments often require neuroimaging. However, the relative sensitivity of various imaging modalities of the brain has not yet been explored in this population. METHODS: In this study, we compare the findings of CT and MRI scans in ICU patients to (1) identify the number and rate of clinically relevant lesion detected by MRI while missed by CT and vice versa and (2) determine specific lesion types for which CT versus MRI discrepancies exist. A review of medical records included CT and MRI reports of patients who underwent these procedures while they were patients in our ICUs between July 2004 and July 2009. MRI and CT were compared regarding their ability to detect clinically relevant abnormalities. Odds ratios with 95% confidence limits were calculated to compare diagnostic categories regarding the rate of discrepant MRI versus CT findings, followed by power analyses to estimate sample sizes necessary to allow for further testing in a larger trial. RESULTS: MRI revealed clinically relevant additional abnormalities over CT in 129 of 136 patients (95%) that included the detection of additional finding for 15/27 hemorrhagic lesions (55.6%), 33/36 (92%) ischemic strokes, 19/27 (70%) traumatic lesions, 8/14 (57%) infections, 15/24 (62.5%) metabolic abnormalities, and all seven neoplasms. Odds ratio analysis revealed the added sensitivity of MRI to be greater for ischemic and neoplastic lesions than for trauma, metabolic-related abnormalities, infection, or hemorrhage. CONCLUSIONS: MRI is more sensitive than CT in identifying clinically meaningful lesions in at least a subset of ICU patients, regardless of pathology.
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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 | 0,004 | 0,061 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».