Are renal stone protocol computed tomography reports giving us enough information?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Non-contrast computed tomography (CT) is the gold-standard diagnostic test for urolithiasis. Little is published regarding which information needs to be included in the report for it to be most useful to the healthcare team for efficient triage and high-quality patient care. This study aimed to assess the quality and variability of CT scan reporting at a single Canadian tertiary academic medical center. METHODS: We completed a retrospective review of 100 consecutive renal colic CT scans. Descriptive statistics were used to report the frequency with which specific elements commonly used by urologists to triage and treat patients were included in radiology reports. RESULTS: Our sample had a mean age of 51.4±13.1 years. Stone size was universally reported for obstructing stones but was less frequently reported for non-obstructing stones (100% vs. 86.8%). A similar trend was observed for the exact stone number (100% vs. 93.4%). Non-obstructing stones were more likely than obstructing stones to be reported in one dimension (77.5% vs. 47%). Obstructing stones were reported in three dimensions 27% of the time. CT reports commonly include the presence or absence of hydronephrosis status (98%) but are less likely to include renal size (32%) and periureteral stranding (16%). Hounsfield units (HU) were reported in 3% of the reports, but skin-to-stone distance (SSD) and radiation dose were never reported. CONCLUSIONS: Reports routinely included assessments of stone size, location, and number (although not uniformly). HU, SSD, and radiation dose were rarely reported. This provides insight into opportunities for standardized reporting to optimize knowledge transfer that may result in clinical efficiency and improved quality of patient care.
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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 | 0,041 | 0,318 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».