Bone islands incidentally detected on computed tomography: frequency of enostosis and differentiation from untreated osteoblastic metastases based on CT attenuation value
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The frequency of enostosis incidentally found on CT and CT attenuation value to distinguish them from untreated osteoblastic metastases (UOM). METHODS: Enostosis group: 46 polytrauma patients underwent thoracoabdominal CT. Inclusion criteria: age range 14-35 years. Exclusion criteria: cancer, previous fractures. UOM group: 20 patients with radiological diagnosis of UOM. Analyzed data: number, size, location and density of enostoses and metastases. The density was measured with the broadest possible region of interest at the center of the lesion by two radiologists independently. Receiver operatingcharacteristic analysis to determine the sensitivity and specificity, area under the curve 95% confidence intervals and cutoff values of CT density to differentiate metastases from enostoses. RESULTS: Patients were 28 ± 7 years old (72% males). 41 (89%) patients had 124 enostoses (2-15 mm) with an average density of 1007 ± 122 Hounsfiled unit (HU, observer1) and 1052 ± 107 (observer2). The most common sites of occurrence were the proximal femur (34%), the pelvis (22%), the acetabulum (20%), the proximal humerus (11%), the vertebrae (11%) and the rib (2%). 13 patients had 1 bone island, 8 patients had 2, 9 cases had 3 and 11 cases had more than 3 enostoses. Overall, 114 UOM were evaluated, their average density was 728 ± 163 HU (observer1) and 712 ± 178 HU (observer2). The area under the curve value of mean density to distinguish enostoses from UOM was 0,982. Using a cut-off of 881 HU for mean density, sensitivity was 98% and specificity 95%. CONCLUSION: The frequency of enostosis in this study is 89%. The average density identified can help to distinguish enostoses from UOM. ADVANCES IN KNOWLEDGE: We report the exact frequency of enostosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».