Referral Patterns for Dual-Energy Computed Tomography in Diagnosis and Management of Gout: Ten-Year Experience at a Canadian Institution
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyze the utilization, indications, and outcomes of dual-energy computed tomography (DECT) gout imaging in clinical practice. METHODS: This retrospective study was ethics approved. Radiology reports of DECT gout scans between 2007 and 2016 were analyzed for trends of utilization, referral pattern, indication, and diagnosis. RESULTS: DECT gout referrals increased substantially (2007: 37; 2008: 72; 2016: 385; total: 1877). The largest number of referrals were from rheumatology (1160), emergency medicine (283), and family medicine (177). Most referrals (92%) were requested to aid an initial diagnosis of gout. Other reasons included estimating the disease burden (6%) or monitoring disease progression and effectiveness of treatment (2%). Rheumatology accounted for most referrals for the latter two reasons (81% and 97%). Imaging findings of urate presence were similar in referrals from rheumatology (62%), family medicine (62%), and other medical specialties (62%). The urate positive rates were slightly lower in referrals from emergency medicine (47%) and surgical specialties (41%). The most common differential diagnoses by referring specialties were calcium pyrophosphate dihydrate crystal deposition disease (CPPD) and other inflammatory or erosive arthritides (rheumatology, family medicine), CPPD and infections (other medical specialties), infections and fractures (emergency medicine), neoplasm and infections (surgical specialties). CONCLUSIONS: The increasing utilization of DECT for gout imaging validates its clinical value. Varying clinical presentation could explain differences of urate positive rates among specialties. Our results support a multispecialty collaborative approach to the diagnosis and management of gout, with direct access to DECT gout imaging provided to various physician specialties.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».