Diagnostic Yield of MRI for Sensorineural Hearing Loss – An Audit
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Contrast-enhanced magnetic resonance imaging (CEMRI) of the head is frequently employed in investigations of sensorineural hearing loss (SNHL). The yield of these studies is perceptibly low and seemingly at odds with the aims of wise resource allocation and risk reduction within the Canadian healthcare system. The purpose of our study was to audit the use and diagnostic yield of CEMRI for the clinical indication of SNHL in our institution and to identify characteristics that may be leveraged to improve yield and optimize resource utilization. MATERIALS AND METHODS: The charts of 500 consecutive patients who underwent CEMRI of internal auditory canal for SNHL were categorized as cases with relevant positive findings on CEMRI and those without relevant findings. Demographics, presenting symptoms, interventions and responses, ordering physicians, and investigations performed prior to CEMRI testing were recorded. Chi-squared test and t-test were used to compare proportions and means, respectively. RESULTS: CEMRI studies revealed relevant findings in 20 (6.2%) of 324 subjects meeting the inclusion criteria. Pre-CEMRI testing beyond audiometry was conducted in 35% of those with relevant positive findings compared to 7.3% of those without (p < 0.001). Auditory brainstem response/vestibular-evoked myogenic potentials were abnormal in 35% of those with relevant CEMRI findings compared to 6.3% of those without (p < 0.001). CONCLUSION: CEMRI is a valuable tool for assessing potential causes of SNHL, but small diagnostic yield at present needs justification for contrast injection for this indication. Our findings suggest preferred referral from otolaryngologists exclusively, and implementation of a non-contrast MRI for SNHL may be a better diagnostic tool.
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».