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Enregistrement W3003002449 · doi:10.1177/0846537119888375

Accuracy of Preoperative MDCT in Patients With Penetrating Abdominal and Pelvic Trauma

2020· article· en· W3003002449 sur OpenAlexaff
Zonia Ghumman, Sandra Monteiro, Vincent M. Mellnick, Angela Coates, Paul T. Engels, Michael N. Patlas

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Trauma and Injuries
Établissements canadiensHamilton General HospitalImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLaparotomyRadiologyMultidetector computed tomographyAbdominal traumaComputed tomographyPenetrating traumaLaparoscopyGold standard (test)CohortBluntInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: This study aims to evaluate the overall diagnostic accuracy of preoperative multidetector computed tomography (MDCT) in penetrating abdominal and pelvic injuries (PAPI). Method and Materials: We used our hospitals’ trauma registry to retrospectively identify patients with PAPI from January 1, 2006, to December 31, 2016. Only patients who had a 64-MDCT scan at presentation and subsequently underwent laparotomy or laparoscopy were included in our study cohort. Each finding noted on MDCT was rated using a 5-point scale to indicate certainty of injury, with a score of 0 being definitive. Using surgical findings as the gold standard, the accuracy of radiology reports was analyzed in 2 ways. A κ statistic was calculated to evaluate each pair of values for absolute agreement, and ratings for all organ systems were analyzed using a repeated measures analysis of variance (ANOVA) to determine whether radiology and surgical findings were similar enough to be clinically meaningful. Qualitative review of the radiology and surgical reports focused on the gastrointestinal (GI) tract was conducted. Results: Our cohort consisted of 38 males and 4 females with a median age of 29 years and a median injury severity score of 15.6. For this study, 12 different organ groups were categorized and analyzed. Of those organ groups, absolute agreement between MDCT and surgical findings was found only for liver and spleen (κ values ranging from 0.2 to 0.5). Additionally, the ANOVA revealed an interaction between finding type and organ system ( F 1, 33 = 7.4, P < .001). The most clinically significant discrepancies between MDCT and surgical findings were for gallbladder, bowel, mesenteric, and diaphragmatic injuries. Qualitative review of the GI tract revealed that radiologists can detect significant findings such as presence of injury, however, localization and extent of injury pose a challenge. Conclusion: The detection of clinically significant injuries to solid organs in trauma patients with PAPI on 64-MDCT is adequate. However, detection of injury to the remaining organ groups on MDCT, especially bowel, mesentery, and diaphragm, remains a challenge.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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