Detection of Bone Marrow Edema in Nondisplaced Hip Fractures: Utility of a Virtual Noncalcium Dual-Energy CT Application
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To quantify the sensitivity and specificity of dual-energy computed tomographic (CT) virtual noncalcium images in the detection of nondisplaced hip fractures and to assess whether obtaining these images as a complement to bone reconstructions alters sensitivity, specificity, or diagnostic confidence. Materials and Methods The clinical research ethics board approved chart review, and the requirement to obtain informed consent was waived. The authors retrospectively identified 118 patients who presented to a level 1 trauma center emergency department and who underwent dual-energy CT for suspicion of a nondisplaced traumatic hip fracture. Clinical follow-up was the standard of reference. Three radiologists interpreted virtual noncalcium images for traumatic bone marrow edema. Bone reconstructions for the same cases were interpreted alone and then with virtual noncalcium images. Diagnostic confidence was rated on a scale of 1 to 10. McNemar, Fleiss κ, and Wilcoxon signed-rank tests were used for statistical analysis. Results Twenty-two patients had nondisplaced hip fractures and 96 did not have hip fractures. Sensitivity with virtual noncalcium images was 77% and 91% (17 and 20 of 22 patients), and specificity was 92%–99% (89–95 of 96 patients). Sensitivity increased by 4%–5% over that with bone reconstruction images alone for two of the three readers when both bone reconstruction and virtual noncalcium images were used. Specificity remained unchanged (99% and 100%). Diagnostic confidence in the exclusion of fracture was improved with combined bone reconstruction and virtual noncalcium images (median score: 10, 9, and 10 for readers 1, 2, and 3, respectively) compared with bone reconstruction images alone (median score: 9, 8, and 9). Conclusion When used as a supplement to standard bone reconstructions, dual-energy CT virtual noncalcium images increased sensitivity for the detection of nondisplaced traumatic hip fractures and improved diagnostic confidence in the exclusion of these fractures. © RSNA, 2017 Online supplemental material is available for this article. An earlier incorrect version of this article appeared online. This article was corrected on March 17, 2017.
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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 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».