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Enregistrement W2995324767 · doi:10.3174/ajnr.a6368

Lateral Decubitus Digital Subtraction Myelography: Tips, Tricks, and Pitfalls

2019· review· en· W2995324767 sur OpenAlexaff
Dong Kun Kim, Waleed Brinjikji, Pearse Morris, Felix E. Diehn, Vance T. Lehman, Greta B. Liebo, Jonathan M. Morris, Jared T. Verdoorn, Jeremy K. Cutsforth‐Gregory, Richard Farb, John C. Benson, Carrie M. Carr

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMyelographyMedicineSubtractionFluoroscopyRadiologyDigital subtraction angiographyImage subtractionNuclear medicineAngiographySpinal cordComputer scienceArtificial intelligenceImage processingImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Digital subtraction myelography is a valuable diagnostic technique to detect the exact location of CSF leaks in the spine to facilitate appropriate diagnosis and treatment of spontaneous spinal CSF leaks. Digital subtraction myelography is an excellent diagnostic tool for assessment of various types of CSF leaks, and lateral decubitus digital subtraction myelography is increasingly being used to diagnose CSF-venous fistulas. Lateral decubitus digital subtraction myelography differs from typical CT and fluoroscopy-guided myelograms in many ways, including equipment, supplies, and injection and image-acquisition techniques. Operators should be familiar with techniques, common pitfalls, and artifacts to improve diagnostic yield and prevent nondiagnostic examinations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,301 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations86
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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