Managing Incidentalomas Safely: Do Computed Tomography Requisitions Tell Us What We Need to Know?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Technological advancements and the ever-increasing use of computed tomography (CT) have greatly increased the detection of incidental findings, including tiny pulmonary nodules. The management of many "incidentalomas" is significantly influenced by a patient's history of cancer. The study aim is to determine if CT requisitions include prior history of malignancy. METHODS: Requisitions for chest CTs performed at our adult tertiary care hospital during April 2012 were compared to a cancer history questionnaire, administered to patients at the time of CT scan. Patients were excluded from the study if the patient questionnaire was incomplete or if the purpose of the CT was for cancer staging or cancer follow-up. RESULTS: A total of 569 CTs of the chest were performed. Of the 327 patients that met inclusion criteria, 79 reported a history of cancer. After excluding patients for whom a history of malignancy could not be confirmed through a chart review and excluding nonmelanoma skin cancer, dysplasia, and in situ neoplasm, 68 patients were identified as having a history of malignancy. We found 44% (95% confidence interval [0.32-0.57]) of the chest CT requisitions for these 68 patients did not include the patient's history of cancer. Of the malignancies that were identified by patient questionnaire but omitted from the clinical history provided on the requisitions, 47% were malignancies that commonly metastasize to the lung. CONCLUSIONS: A significant number of requisitions failed to disclose a history of cancer. Without knowledge of prior malignancy, radiologists cannot comply with current guidelines regarding the reporting and management of incidental findings.
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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 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».