Brain Imaging of Patients with COVID-19: Findings at an Academic Institution during the Height of the Outbreak in New York City
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: A large spectrum of neurologic disease has been reported in patients with coronavirus disease 2019 (COVID-19) infection. Our aim was to investigate the yield of neuroimaging in patients with COVID-19 undergoing CT or MR imaging of the brain and to describe associated imaging findings. MATERIALS AND METHODS: We performed a retrospective cohort study involving 2054 patients with laboratory-confirmed COVID-19 presenting to 2 hospitals in New York City between March 4 and May 9, 2020, of whom 278 (14%) underwent either CT or MR imaging of the brain. All images initially received a formal interpretation from a neuroradiologist within the institution and were subsequently reviewed by 2 neuroradiologists in consensus, with disputes resolved by a third neuroradiologist. RESULTS: The median age of these patients was 64 years (interquartile range, 50-75 years), and 43% were women. Among imaged patients, 58 (21%) demonstrated acute or subacute neuroimaging findings, the most common including cerebral infarctions (11%), parenchymal hematomas (3.6%), and posterior reversible encephalopathy syndrome (1.1%). Among the 51 patients with MR imaging examinations, 26 (51%) demonstrated acute or subacute findings; notable findings included 6 cases of cranial nerve abnormalities (including 4 patients with olfactory bulb abnormalities) and 3 patients with a microhemorrhage pattern compatible with critical illness-associated microbleeds. CONCLUSIONS: Our experience confirms the wide range of neurologic imaging findings in patients with COVID-19 and suggests the need for further studies to optimize management for these patients.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle