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Enregistrement W4411678955 · doi:10.1093/bjs/znaf128.198

347 Management of Abdominal Incidental Findings on Computed Tomography Scans in Emergency General Surgery

2025· article· en· W4411678955 sur OpenAlexaff
Yogesh Garg, Arvind Sinha, Heather E. Jeffery, Sharvari Dalal, Husam Ebied, Emma Stewart-Parker

Notice bibliographique

RevueBritish journal of surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Trauma and Injuries
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomographyEmergency surgeryAbdominal computed tomographyRadiologyAbdominal surgeryGeneral surgerySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aim Emergency General Surgery (EGS) patients frequently undergo Computed Tomography (CT) scanning, incidental findings can be noted on the report which are unrelated to the original purpose of the scan that could have potential significance. This study aims to determine if these incidental findings are appropriately acknowledged in documentation and adequately managed. Method A comprehensive retrospective analysis was conducted on all referred EGS patients across a 3-month period in November 2023 to January 2024. CT-scan reports undertaken within 24 hours of referrals were analysed to identify incidental findings. All subsequent documentation were reviewed to ascertain whether they received appropriate management in at least a 6-month period and if suitable documentation of the finding was undertaken. Results 1090 patients were reviewed by the EGS team, of which 367 (33.6%) underwent a CT-scan reported within 24 hours of referral. A total of 152 incidental findings were identified, where at least one finding was reported on 125 (34.1%) of the scans. 30 (19.7%) of the findings required follow-up on radiologist recommendation in the report, of which 21 (70%) were appropriately actioned and 9 (30%) had no documented action. Out of the 125 scans only 27 (21.6%) had acknowledgment of findings on notes or discharge summary. Conclusions This study found that majority of incidental findings were appropriately managed but there is a significant lack of documentation overall. Regardless of if further action is required, all findings should be appropriately acknowledged with a documented plan in record to determine if follow-up is required or not.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,177
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, 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
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Résumé présentoui

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