Bilateral thoracic radiographs increase lesion detection in horses with pneumonia or pulmonary neoplasia but do not bring any additional benefit for inflammatory or diffuse pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Published studies describing the effects of bilateral radiographic projections on the detection of equine pulmonary lesions are currently lacking. The objectives of this retrospective, single center, observational study were to compare unilateral and bilateral thoracic radiographic projections for the detection of pulmonary lesions in a group of horses. Based on their clinical diagnosis, 167 adults and foals with bilateral thoracic radiographs were classified as having pneumonia (n = 88), inflammatory or diffuse pulmonary disease (n = 72), and pulmonary masses (n = 7). After an initial interrater repeatability test, right-to-left and left-to-right projections were anonymized and independently interpreted by a radiologist blinded to the clinical diagnosis. Scores were attributed for each pattern/lesion (alveolar, interstitial, bronchial, nodules/masses, cavitary lesions) and each quadrant. Agreement between scores from each projection was evaluated with Bland-Altman plots. Lesions identified on one side but not on the contralateral projection were considered discordant. There was no preferential lateralization of pulmonary lesions. The prevalence of discordance was 14.4%, 9.0%, and 4.2% for alveolar pattern, nodules/masses, and cavitary lesions, respectively. Up to nine horses (10.2%) with pneumonia could have been misdiagnosed. A pulmonary mass would have been missed in one case. For inflammatory or diffuse disease, discordance was slight, and the addition of contralateral projections had no impact on radiographic interpretation. In conclusion, in horses with pneumonia or neoplasia, bilateral projections, or adding at least one contralateral caudoventral view, increased the probability of identifying pulmonary lesions. In horses with inflammatory or diffuse disease, bilateral thoracic radiography provided no additional benefit.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».