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Enregistrement W4408880592 · doi:10.3174/ajnr.a8751

Enhancing Clarity in Dynamic Myelography Reporting: Results of a Survey of Patients and Referring Providers Evaluating a Standardized Reporting System in the Myelographic Work-Up of Patients with Suspected Spontaneous Intracranial Hypotension

2025· article· en· W4408880592 sur OpenAlexaff
Andrew L. Callen, Samantha L. Pisani Petrucci, Debayan Bhaumik, Peter Lennarson, Marius Birlea, Jennifer MacKenzie, Jodi Ettenberg, Lalani Carlton Jones

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Neuroradiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurosurgical Procedures and Complications
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMyelographyCLARITYPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND PURPOSE: Dynamic myelography is a critical diagnostic tool for identifying CSF leaks, yet the current lack of standardized reporting can lead to variability in both clinical decision-making and patient understanding. To address these issues, we developed the Spontaneous Intracranial Hypotension Reporting and Data System (SIH-RADS), a standardized scoring system designed to categorize findings on dynamic myelography based on the degree of diagnostic certainty. We then administered a survey to patients and referring providers to evaluate the perceived value, clarity, and impact of SIH-RADS on patient and provider experiences as an adjunct to traditional reporting methods for dynamic myelography. MATERIALS AND METHODS: The SIH-RADS scoring system was developed as a collaborative effort between patients and physicians, with 6 categories ranging from "Definite Positive with Precise Localization" (SIH-RADS 5) to "Technical Failure" (SIH-RADS 0). Surveys were distributed to 3 groups: patients who had undergone myelography at our institution for suspected spontaneous intracranial hypotension (SIH), anonymous patients via private spinal CSF leak groups on social media who had previously undergone myelography, and referring providers who order myelograms for SIH evaluation. Survey questions assessed understanding of traditional reports, clarity of the SIH-RADS system, its impact on decision-making, and preferences for future reporting. Statistical comparisons between local and anonymous patient responses were performed by using chi-square tests for categoric variables and t-tests for continuous variables. The observational study STROBE Checklist was utilized, with the proposed methodology followed. RESULTS: A total of 125 patients (78 local patients, 47 anonymous patients) and 13 providers participated in the survey. Among patients, 77% expressed a preference for SIH-RADS over traditional reporting methods, and 58% believed it would improve their understanding of myelography results. Among providers, 92% favored adopting SIH-RADS for future reports, with 84% rating it as very or extremely useful for guiding clinical decisions. Ninety-two percent of providers reported that the standardized system would enhance communication with patients. Qualitative feedback emphasized the benefits of clearer categorization and actionable recommendations, while also highlighting opportunities to refine patient-facing language and address ambiguities in intermediate scores. CONCLUSIONS: A structured reporting system improves the perceived clarity, utility, and communication of dynamic myelography findings among both patients and providers.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,276 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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