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Enregistrement W4220860127 · doi:10.1016/j.radcr.2022.02.083

Quantitative analysis of diaphragm motion during fluoroscopic sniff test to assist in diagnosis of hemidiaphragm paralysis

2022· article· en· W4220860127 sur OpenAlexaff
Jacky Chow, Muhammed Hatem

Notice bibliographique

RevueRadiology Case Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Diaphragmatic Hernia Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiaphragm (acoustics)MedicineFluoroscopyGold standard (test)ParalysisMotion (physics)RadiologySniffingSurgeryAnatomyArtificial intelligenceComputer scienceAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current imaging gold standard for detecting paradoxical diaphragm motion and diagnosing hemidiaphragm paralysis is to perform the fluoroscopic sniff test. The images are visually examined by an experienced radiologist, and if one hemidiaphragm ascends while the other descends, then it is described as paradoxical motion, which is highly suggestive of hemidiaphragm paralysis. However, diagnosis can be challenging because diaphragm motion during sniffing is fast, paradoxical motion can be subtle, and the analysis is based on a 2-dimensional projection of a 3-dimensional surface. This paper presents a case of chronic left hemidiaphragm elevation that was initially reported as mild paradoxical motion on fluoroscopy. After measuring the elevations of the diaphragms and modeling their temporal correlation using Gaussian process regression, the systematic trend of the hemidiaphragmatic motion along with its stochastic properties was determined. When analyzing the trajectories of the hemidiaphragms, no statistically significant paradoxical motion was detected. This could potentially change the prognosis if the patient was to consider diaphragm plication as treatment. The presented method provides a more objective analysis of hemidiaphragm motions and can potentially improve diagnostic accuracy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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