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Enregistrement W4229036199 · doi:10.1259/bjr.20211333

The forgotten lacrimal gland and lacrimal drainage apparatus: pictorial review of CT and MRI findings and differential diagnosis

2022· review· en· W4229036199 sur OpenAlexaff
Jaykumar Raghavan Nair, Raza Syed, Ian Chan, Natalia Gorelik, Jeffrey Chankowsky, Raquel del Carpio-O’Donovan

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Radiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNasolacrimal Duct Obstruction Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreHospital for Sick ChildrenToronto Western HospitalMcGill University Health CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLacrimal glandMedicineLacrimal apparatusOrbit (dynamics)Lacrimal sacAnatomySoft tissueRadiologyNasolacrimal ductPathologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The lacrimal gland is a bilobed serous gland located in the superolateral aspect of the orbit. Lacrimal system pathologies can be broadly divided into pathologies of the lacrimal gland and those of the nasolacrimal drainage apparatus. These include distinct congenital, infectious, inflammatory, and benign, indeterminate, and malignant neoplastic lesions. Trauma and resultant fractures affecting lacrimal drainage apparatus is not part of this review; only non-traumatic diseases will be discussed. CT is the initial modality of choice because of its ability to delineate lacrimal system anatomy and demonstrate most lacrimal drainage system abnormalities and their extent. It also assesses bony architecture and characterizes any osseous changes. MRI is helpful in further characterizing these lesions and better assessing involvement of the surrounding soft tissue structures. In this pictorial review, we will review the anatomy of the lacrimal system, describe CT/MRI findings of the common and uncommon lacrimal system abnormalities and discuss relevance of imaging with regards to patient management.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,283 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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