P.167 The accuracy of MRI reports in detecting neurovascular conflict in hemifacial spasm
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hemifacial spasm (HFS) is a disorder of unilateral facial myoclonus that can be psychosocially debilitating. It is generally caused by microvascular compression of the facial nerve and is amenable to potentially curative surgery. Unfortunately, many patients receive delayed surgical referrals and are instead managed with injections of botulinum toxin to varying benefit. The reason behind late referrals is unclear, but one factor may be misleading diagnostic information; specifically, MRI reports that indicate incorrect or absent neurovascular conflict. The goal of this study was to explore the association between MRI reports and operative findings in HFS patients, with the hopes of identifying opportunities for improved diagnosis and treatment. Methods: We performed a single-center, retrospective chart review of 30 consecutive patients who underwent surgery for HFS between January 2019 and January 2020. Descriptive data were extracted from pre-operative MRI reports and operative notes, then coded for statistical analysis. Results: Pre-operative MRIs were reported by radiologists from 6 provinces. Across all MRIs (n = 45), a positive finding was only identified in 51.1%. All 30 patients had clear neurovascular conflict noted in surgery. Conclusions: There is a need for improved diagnostic accuracy in HFS, with the goal of expediting surgical referrals and possible cure.
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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 | 0,003 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».