P176 A retrospective analysis of aortitis cases from radiology reports in a London teaching hospital: implications for screening and management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Aortitis is a heterogeneous rare condition causing aortic inflammation, often due to infectious or autoimmune aetiology. Its presentation, diagnosis and optimal management remain poorly understood, often requiring multidisciplinary input. With the advent of improved imaging techniques, an increasing number of radiology reports are identifying features of vasculitis necessitating clinical investigation. We investigated how cases identified on imaging with features of aortitis reflected clinical diagnosis and treatment. We further examined whether radiological detection of aortitis enables more rapid management decisions to improve outcomes. Methods A search was conducted of all radiology reports from St George’s Hospital between 2008 and 2018 for key words indicating “aortitis”, including ‘hyperintense vessel uptake’ and ‘periaortic inflammation.’ From 15,963 initial results, 80 reports were identified with radiological suspicion of aortitis. Results Of 80 cases, 36/80 were diagnosed with autoimmune or idiopathic inflammatory pathology: 9 retroperitoneal fibrosis, 8 idiopathic, 7 Takayasu’s, 4 giant cell arteritis, 2 inflammatory aneurysms, 2 Behçet's, 2 IgG4 disease, 1 lupus, 1 granulomatosis with polyangiitis. Diagnosis of autoimmune or idiopathic aortitis was based on symptomatology, imaging, serology, vessel biopsy, and treatment response. 14/80 had infective aortitis: 11 had positive microbiology and 3 demonstrated empirical antibiotic response. Table 1 shows demographics. 12/80 had atheromatous disease. 18/80 were not further investigated due to comorbidity, lack of correlation with symptoms, or absence of follow-up. Initial imaging modalities with the highest yield were computed tomography (CTs) with aorta protocols and CTs of thorax/abdomen/pelvis. The most useful radiology report terms included: aortitis, periaortic inflammation, Takayasu’s, and hyperintense vessel uptake. Conclusion Our study is the first retrospective case analysis, to our knowledge, of more than 15,000 radiology reports used as a starting point to evaluate for aortitis, identifying a large dataset with a broad case-mix. It contrasts with current literature identifying cases histologically and post-operatively. We found that radiology can be a useful early alert for possible diagnoses which require further assessment. Consequently, we developed an alerting system within our radiology department based on the search terms and imaging modalities identified. This links to a multidisciplinary meeting including vascular and rheumatology, so highlighted cases are discussed early. Disclosures K. Townsend: None. G. Cattini: None. K. Moss: None. K. Stenson: None. P. Holt: None. R. Morgan: None. N. Sofat: None.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».