Combining clinical and radiological features improves prediction of bowel ischemia in patients with CT findings of pneumatosis intestinalis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Pneumatosis intestinalis on CT presents a diagnostic dilemma, because it could reflect bowel ischemia or benign finding. Purpose: To determine radiological and clinical features that can predict bowel ischemia in patients with pneumatosis intestinalis on CT. Materials and Methods: Patients with “pneumatosis” in abdominal CT reports performed between 1/1/2002 and 12/31/2018 were retrospectively included. Pneumatosis intestinalis was confirmed by review of images. Radiological features of pneumatosis, laboratory data, clinical signs and symptoms were collected. Pathologic pneumatosis intestinalis (PPI) was defined as presence of ischemic (viable or dead) bowel on surgery or death during admission or within 30 days of discharge due to ischemia. Univariate statistical analysis was used to identify features associated with PPI, followed by multivariate logistic regression models. Results: A total of 313 consecutive patients with pneumatosis intestinalis (162 (52%) men, median age 67 years, IQR 55 – 78 years) were included. Pathologic pneumatosis intestinalis was present in 114/313 (36%) patients. Presence of arterial or venous thrombosis, porto-mesenteric gas, fat stranding, and location in the small bowel were significantly associated with PPI. A combined clinical and radiological model, which included age, WBC, creatinine, abdominal distention, rebound or guarding, shock, presence of porto-mesenteric gas and fat stranding showed an AUC of 0.85 for prediction of PPI, higher than models using clinical (AUC=0.80, p=0.005) or radiological factors (AUC=0.80, p<0.0001) alone. Conclusion: Improved prediction of pathological pneumatosis intestinalis can be achieved by a model incorporating both clinical and radiological features (AUC=0.85)rather than by either clinical (AUC=0.80) or radiological (AUC=0.80) features alone.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».