Diagnostic Accuracy in Detecting Fungal Infection with Ultra-Low-Dose Computed Tomography (ULD-CT) Using Filtered Back Projection (FBP) Technique in Immunocompromised Patients
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the accuracy of ultra-low-dose (uLDCT) to standard-of-care low-dose chest CT (LDCT) in the detection of fungal infection in immunocompromised (IC) patients. Method and Materials: One hundred IC patients had paired chest CT scans performed with LDCT followed by uLDCT. The images were independently reviewed by three chest radiologists who assessed the image quality (IQ), diagnostic confidence, and detection of major (macro nodules, halo sign, cavitation, consolidation) and minor (4–10 mm nodules, ground-glass opacity) criteria for fungal disease using a five-point Likert score. Discrepant findings were adjudicated by a fourth chest radiologist. Box–whisker plots were used to analyze IQ and diagnostic confidence. Inter-rater reliability was assessed using interclass correlation coefficients (ICCs). The statistical difference between LDCT and uLDCT results was assessed using Wilcoxon paired test. Results: Lung reconstructions had IQ and diagnostic confidence scores (mean ± std) of 4.52 ± 0.47 and 4.63 ± 0.51 for LDCT and 3.85 ± 0.77 and 4.01 ± 0.88 for uLDCT. The images were clinically acceptable except for uLDCT in obese patients (BMI ≥ 30 kg/m2), which had an IQ ranking from poor to excellent (scores 1 to 5). The accuracy in detecting major and minor radiological findings with uLDCT was 96% and 84% for all the patients. The inter-rater agreements were either moderate, good, or excellent, with ICC values of 0.51–0.96. There was no significant statistical difference between the uLDCT and LDCT ICC values (p = 0.25). The effective dose for uLDCT was one quarter that of LDCT (CTDIvol = 0.9 mGy vs. 3.7 mGy). Conclusions: Thoracic uLDCT, at a 75% dose reduction, can replace LDCT for the detection of fungal disease in IC patients with BMI < 30.0 kg/m2.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».