Comparison of diagnostic accuracy of computed tomography virtual endoscopy and flexible fibre-optic laryngoscopy in the evaluation of neck anatomic structures and neoplasms
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose Computed tomography virtual endoscopy (CT-VE) is a non-invasive technique which allows visualisation of intraluminal surfaces by tridimensional reconstruction of air/soft tissues. The aim of this study was to compare the diagnostic accuracy of CT-VE and flexible fibre-optic laryngoscopy (FFL) in identifying normal neck anatomic structures and pharyngeal and laryngeal lesions. Methods Forty-two patients with a history of neck cancer were assessed by two ENT surgeons using FFL and by one neuroradiologist using CT-VE in order to evaluate the visualisation of the epiglottis, vallecula, glossoepiglottic folds, pyriform sinuses, vocal cords and mass pathology. The visualisation of the structures in both modalities was assessed according to the following score: 0 = not visualised, 1 = partial visualisation, 2 = complete and clear visualisation. A weighted kappa coefficient was used to evaluate the inter-observer agreement. McNemar’s test was performed to compare the two diagnostic tests. Results The inter-observer agreement between FFL and CT-VE was fair in the assessment of the vocal cords ( k = 0.341); moderate in the assessment of the glossoepiglottic folds ( k = 0.418), epiglottis ( k = 0.513) and pyriform sinuses ( k = 0.477); and substantial in the assessment of the vallecula ( k = 0.618) and the tumour (0.740). McNemar’s test showed no significant difference between the two tests ( p<0.05). Conclusion CT-VE is a non-invasive technique with a diagnostic accuracy comparable to FFL in terms of visualisation of anatomical structures and pharyngeal and laryngeal lesions.
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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 | 0,011 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».