Brain Imaging of Patients with COVID-19: Findings at an Academic Institution during the Height of the Outbreak in New York City
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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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».