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Enregistrement W3139622575 · doi:10.1177/08465371211000739

Canadian Society of Thoracic Radiology/Canadian Association of Radiologists Best Practice Guidance for Investigation of Acute Pulmonary Embolism, Part 2: Technical Issues and Interpretation Pitfalls

2021· article· en· W3139622575 sur OpenAlexaffabout
Elsie T. Nguyen, Cameron Hague, Daria Manos, Brett Memauri, Carolina A. Souza, Jana Taylor, Carole Dennie

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of OttawaOttawa HospitalUniversity of ManitobaSt. Boniface HospitalUniversity of TorontoToronto General HospitalDalhousie UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary embolismRadiologyOverdiagnosisCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The investigation of acute pulmonary embolism is a common task for radiologists in Canada. Technical image quality and reporting quality must be excellent; pulmonary embolism is a life-threatening disease that should not be missed but overdiagnosis and unnecessary treatment should be avoided. The most frequently performed imaging investigation, computed tomography pulmonary angiogram (CTPA), can be limited by poor pulmonary arterial opacification, technical artifacts and interpretative errors. Image quality can be affected by patient factors (such as body habitus, motion artifact and cardiac output), intravenous (IV) contrast protocols (including the timing, rate and volume of IV contrast administration) and common physics artifacts (including beam hardening). Mimics of acute pulmonary embolism can be seen in normal anatomic structures, disease in non-vascular structures and pulmonary artery filling defects not related to acute pulmonary emboli. Understanding these pitfalls can help mitigate error, improve diagnostic quality and optimize patient outcomes. Dual energy computed tomography holds promise to improve imaging diagnosis, particularly in clinical scenarios where routine CTPA may be problematic, including patients with impaired renal function and patients with altered cardiac anatomy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,457
Score d'incertitude au seuil0,908

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0450,017

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,266 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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