Emphasizing the Diagnostic Value of Digital Tomosynthesis in Detecting Hip Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Our institution recently implemented the use of digital tomosynthesis (DTS) to workup emergency room patients with suspected hip fractures after initial negative or indeterminate radiographs. Our purpose is to evaluate the diagnostic accuracy of DTS for hip fracture detection. We performed a retrospective review of all DTS studies over a 17-month period (July 2017 to November 2018). The results of the radiographs and DTS were recorded as either positive or negative for fracture based on the radiology report. Our reference standard for a fracture was either confirmation on subsequent CT or MRI from the same visit or documentation of clinical findings supportive of a fracture in the patient's electronic medical record. For patients with negative DTS who did not undergo subsequent cross-sectional imaging, a missed fracture was excluded if they did not return within 30 days with a confirmed fracture. Among 91 patients, there were 34 confirmed fractures-sites including, 7 femoral necks, 10 pubic rami, and 7 greater trochanters. DTS was positive for fracture in 29 patients; 28 of these fractures were true positives, 6 confirmed on cross-sectional imaging, and 22 confirmed clinically. One false positive was observed in a patient with no clinical evidence of a fracture. Six fractures were not detected by tomosynthesis but confirmed on CT/MRI. The sensitivity and specificity of DTS are 82% and 98%, respectively, compared to that of radiographs alone at 47% and 96%, respectively. DTS is a promising adjunct to radiographs for hip fracture detection in an emergency department.
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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 | 0,007 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».