P.143 How well can neuroradiologists localize clinical signs?
Notice bibliographique
Résumé
Background: A basic understanding of localization for a given set of focal neurological deficits is essential for accurate acquisition and interpretation of neuroimaging. Relying on often-limited clinical information, neuroradiologists must choose the most appropriate imaging modality and tailor a study to best identify the culprit lesion to allow for accurate interpretation. Methods: A multiple-choice quiz was designed including clinical vignettes localizing to lesions within the central (CNS) and peripheral nervous systems (PNS). The quiz was pilot-tested and refined before distribution as an electronic survey to practicing neuroradiologists and fellows within newsletters from the American Society for Neuroradiology and Canadian Neurological Sciences Federation. Results: The quiz was begun by 45 neuroradiologists and completed in its entirety by 22. Most respondents were working at urban academic/teaching hospitals(81%) in the USA(42%). The majority (90%) report no clinical neurology rotation during their training. Respondents identified a high proportion (88%) of correct answers in questions about brainstem localizations. Fewer correct answers were selected in questions describing seizure semiology (44%) or flaccid weakness (59%). Conclusions: The small size of our study limits interpretation and generalizability of the findings. Identification of a potential gap in neuroradiology education relating to localization of more complex CNS and PNS presentations merits further exploration.
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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 | 0,005 | 0,050 |
| 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 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,009 |
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 ».