Characterizing the Preferred Reporting Methods in Neuroradiology: A Multispecialty Survey
Notice bibliographique
Résumé
Background: Report structures in radiology can be free-text or structured formats. There are currently no guidelines regarding optimal reporting structure for neuroradiological studies. Clear and efficient reports are essential to facilitating communication between healthcare providers. This project characterizes and compares preferred radiological reporting structures in neuroradiology among physicians. Methods: A REDCap survey including questions on practice environments, satisfaction with current reports, and preferences in report structures for 7 studies: MRI Lumbar Spine, MRI Sella, MRI Dementia, MRI Glioma, MRI Brain Metastases, CTA Head and Neck, and CT Unenhanced Brain was drafted and reviewed by radiologists. This anonymous survey collected responses from radiologists and physicians who read neuroradiology reports across the Greater Toronto Area. Results: The survey received 89 responses. Structured reports were preferred over free-text reports across all specialties for each study. Notably, a large proportion (37/44, 84.1%) preferred having structured reports for CTA head and neck. Preferences for MRI Brain Glioma were relatively mixed, with some respondents favouring free-text reports (8/24, 33.3%) and others preferring structured reports (13/24, 54.2%). Respondents preferring structured reports cited “ease in finding information” as the most common reason, while those favouring free-text reports chose “fewer unnecessary sections” most often. Conclusion: This study identifies opportunities to improve the organization and standardization of information in radiology reports. The consistent preference for structured reports highlights the need for guidelines to optimize radiological reporting and enhance communication between specialties.
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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 | 0,019 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».