The Accuracy of Colorectal Cancer Detection by Computed Tomography in the Unprepared Large Bowel in a Community-Based Hospital
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This retrospective study examined the performance of general radiologists in a community-based hospital in detecting colorectal cancer (CRC) with computed tomography (CT) in the unprepared large bowel. METHODS: The pathology database at a community hospital over the past 7 years (2009-2015) was retrospectively analysed for pathologically proven CRC (924 cases). The provincial hospital information profile for these patients was reviewed to determine if they had an abdominal CT for any reason in the year prior to biopsy. Metrics such as age, sex, time between the CT and biopsy or surgery, whether CRC was initially detected by the radiologist, and if this was an emergency presentation was evaluated. In the cases where CRC was not identified, the CT scans were reanalysed to determine if the CRC was identifiable in retrospect. The sensitivity of detecting CRC by CT scan in the unprepared large bowel was calculated. RESULTS: Of the 924 biopsy proven CRC cases, 22% (207 of 924) of the patients had a CT prior to biopsy. Of these cases, 47% (97 of 207) presented on an emergency basis. Of the cases with imaging in the year prior, about 60% (125 of 207) had cancer prospectively detected by the radiologist. Upon re-examination of the cases in which CRC was not initially detected, 59% were visualized in retrospect. CONCLUSIONS: Community general radiologists can successfully detect CRC with a high degree of accuracy. Reformatted images, bowel wall thickening when regional nodes are prominent, and minimizing oral contrast were helpful in improving detection.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».