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Enregistrement W4408419592 · doi:10.1097/wno.0000000000002332

Prevalence and Clinical Significance of Incidental Neuroimaging Findings in Neuro-Ophthalmology: A Retrospective Analysis of 5,000 Cases

2025· article· en· W4408419592 sur OpenAlexaff
Samira Jafari, Edward Margolin

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Ophthalmology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Health Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeuroimagingNeuro-ophthalmologyRetrospective cohort studyHeadachesMedical recordClinical significancePediatricsOphthalmologyRadiologyPsychiatrySurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Patients referred to ophthalmology and neuro-ophthalmology clinics often present with complex neurological and visual symptoms, such as headaches, double vision, and vision loss, requiring thorough history, comprehensive examinations, and neuroimaging to identify the underlying cause. While advances in neuroimaging have improved diagnostic accuracy, they have also introduced challenges with incidental findings and unexpected abnormalities. This study aimed to determine the prevalence, spectrum, and clinical relevance of incidental findings in neuro-ophthalmology patients evaluated at an academic center. METHODS: A retrospective, observational cohort study included 5,000 patients (59% women, 41% men; mean age 53.7 years) who underwent neuroimaging (MRI and CT) for neuro-ophthalmic symptoms at an academic neuro-ophthalmology clinic between July 2008 and June 2024. Details of imaging type, region scanned, and reason for imaging were recorded from electronic medical records. Incidental findings were defined as abnormalities unrelated to the original reason for imaging and categorized into 4 follow-up categories (none, routine, urgent, and emergency). Imaging reports were independently reviewed and categorized by an ophthalmologist and a neuro-ophthalmologist. Descriptive statistics were used to assess the prevalence of incidental findings and their clinical significance. Chi-square tests and analysis of variance were applied to assess associations between imaging modalities, age, and the presence of incidental findings. RESULTS: Incidental findings were present in 31% (n = 1,532) of patients; 20.6% required no follow-up, 9.6% required routine follow-up, 0.34% required urgent follow-up, and 0.1% required emergency follow-up. The most common incidental findings were microangiopathic changes (14.2%), sinus changes (6.96%), and brain atrophy (3.26%). MRI showed a higher prevalence of incidental findings than CT (31.8% vs 25.1%, P < 0.05). There was no difference in incidental findings between 1.5T vs 3T MRI. Age was significantly associated with certain findings, such as microangiopathy and brain atrophy. The most common findings by follow-up category were microangiopathic changes (no follow-up), meningiomas (routine follow-up), suspected neoplasms (urgent), and suspected metastasis (emergency). CONCLUSIONS: Incidental findings are common in neuro-ophthalmology imaging, with the majority requiring no or routine follow-up. However, a small percentage (0.44%) of cases required urgent or emergency attention, underscoring the need for careful evaluation and management protocols. These findings emphasize the importance of developing guidelines to manage incidentalomas in neuro-ophthalmology, particularly for older patients and those undergoing MRI.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,492
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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