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Enregistrement W2806141704 · doi:10.1148/rg.265065926

Image Interpretation Session

2006· article· en· W2806141704 sur OpenAlexaff
Anne C. Roberts, Andreas Adam, Christine B. Chung, Robert Cleveland, Ella A. Kazerooni, Robert D. Zimmerman

Notice bibliographique

RevueRadiographics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSession (web analytics)Interpretation (philosophy)RadiologyRadiological weaponMedical physicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Image Interpretation Session, more informally known as the “Sunday film panel,” has been a yearly event at the Annual Meeting of the Radiological Society of North America since 1939. This year’s session will follow the tradition of bringing together five experts in radiology, each of whom will be shown two unknown cases. These experts represent the subspecialties of interventional radiology and abdominal imaging, musculoskeletal radiology, pediatric radiology, thoracic imaging, and neurologic imaging. The unknown cases have been assembled from generous contributions by radiologists throughout the United States. The selected cases come from Duke University, University of California San Francisco, Mayo Clinic, Massachusetts General Hospital, and University of California San Diego. Many other institutions also proffered cases, which allowed for a wealth of material from which to choose; unfortunately, only 10 cases can be selected. Many thanks to all who contributed material! The cases were generally chosen to provide a challenge to the experts and a learning experience for the audience. The forum of the film panel should not be viewed as a car race, with the spectators waiting for a crash. Instead, it represents an opportunity to observe expert radiologists as they analyze images and develop a differential diagnosis and then use that differential diagnosis to guide patient care. Radiologists must do more than simply describe the findings seen on images. In the current practice environment with highly sophisticated imaging equipment and techniques, we must make sure that we are not so entranced by the images that we forget they are tools for providing better patient care. We must use our experience to suggest appropriate diagnoses; to contribute to patient management; and, in the case of interventional radiologists, to intervene when necessary. The unknown cases will be shown not only at the RSNA annual meeting in McCormick Place, Chicago, but they will also be available online with streaming audio and images on the RSNA Web site. Radiologists from every region of the world can view these images and test their own abilities to analyze images, describe findings, develop a differential diagnosis, and intervene. The ability to communicate electronically allows us to share this experience. We invite the radiologists from around the globe to participate. © RSNA, 2006

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2006
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Résumé présentoui

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