Lung Sliding Identification Is Less Accurate in the Left Hemithorax
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The aim of our study was to compare the accuracy of lung sliding identification for the left and right hemithoraxes, using prerecorded short US sequences, in a group of physicians with mixed clinical and US training. METHODS: A total of 140 US sequences of a complete respiratory cycle were recorded in the operating room. Each sequence was divided in two, yielding 140 sequences of present lung sliding and 140 sequences of absent lung sliding. Of these 280 sequences, 40 were randomly repeated to assess intraobserver variability, for a total of 320 sequences. Descriptive data, the mean accuracy of each participant, as well as the rate of correct answers for each of the original 280 sequences were tabulated and compared for different subgroups of clinical and US training. A video with examples of present and absent lung sliding and a lung pulse was shown before testing. RESULTS: Two sessions were planned to facilitate the participation of 75 clinicians. In the first group, the rate of accurate lung sliding identification was lower in the left hemithorax than in the right (67.0% [interquartile range (IQR), 43.0-83.0] versus 80.0% [IQR, 57.0-95.0]; P < .001). In the second group, the rate of accurate lung sliding identification was also lower in the left hemithorax than in the right (76.3% [IQR, 42.9-90.9] versus 88.7% [IQR, 63.1-96.9]; P = .001). Mean accuracy rates were 67.5% (95% confidence interval, 65.7-69.4) in the first group and 73.1% (95% confidence interval, 70.7-75.5) in the second (P < .001). CONCLUSIONS: Lung sliding identification seems less accurate in the left hemithorax when using a short US examination. This study was done on recorded US sequences and should be repeated in a live clinical situation to confirm our results.
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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 | 0,003 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».