The Isabel Differential Diagnosis Generator for Orbital Diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The Isabel differential diagnosis generator is one of the most widely known electronic diagnosis decision support tools. The authors prospectively evaluated the utility of Isabel for orbital disease differential diagnosis. METHODS: The terms "proptosis," "lid retraction," "orbit inflammation," "orbit tumour," "orbit tumor, infiltrative" and "orbital tumor, well-circumscribed" were separately input into Isabel and the results were tabulated. Then the clinical details (patient age, gender, signs, symptoms, and imaging findings) of 25 orbital cases from a textbook of orbital surgery were entered into Isabel. The top 10 differential diagnoses generated by Isabel were compared with the correct diagnosis. RESULTS: Isabel identified hyperthyroidism and Graves ophthalmopathy as the leading causes of lid retraction, but many common causes of proptosis and orbital tumors were not correctly elucidated. Of the textbook cases, Isabel correctly identified 4/25 (16%) of orbital cases as one of its top 10 differential diagnoses, and the median rank of the correct diagnosis was 6/10. Thirty-two percent of the output diagnoses were unlikely to cause orbital disease. CONCLUSION: Isabel is currently of limited value in the mainstream orbital differential diagnosis. The incorporation of anatomic localizations and imaging findings may help increase the accuracy of orbital diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».