Utility of Magnetic Resonance Imaging for the Diagnosis of Appendicitis during Pregnancy: A Canadian Experience
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The objective of the study was to evaluate the performance of magnetic resonance imaging (MRI) for the diagnosis of appendicitis during pregnancy. METHODS: We conducted a retrospective review of all MRI scans performed at our institution, between 2006 and 2012, for the evaluation of suspected appendicitis in pregnant women. Details of the MRI scans performed were obtained from the radiology information system as well as details of any ultrasounds carried out for the same indication. Clinical and pathological data were obtained by retrospective chart review. RESULTS: The study population comprised 63 patients, and 8 patients underwent a second MRI scan during the same pregnancy. A total of 71 MRI scans were reviewed. The appendix was identified on 40 scans (56.3%). Sensitivity of MRI was 75% and specificity was 100% for the diagnosis of appendicitis in pregnant women. When cases with right lower quadrant inflammatory fat stranding or focal fluid, without appendix visualization, were classified as positive for appendicitis, MRI sensitivity increased to 81.3% but specificity decreased to 96.4%. CONCLUSIONS: MRI is sensitive and highly specific for the diagnosis of appendicitis during pregnancy and should be considered as a first line imaging study for this clinical presentation.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».