Accuracy and Feasibility of Ultrasound in the Diagnosis of Otitis Media in Cats
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Otitis media (OM) is diagnosed via imaging or, in some cases, otoscopic evaluation, by detecting fluid in the tympanic bulla (TB). In cats, the bulla septum divides the TB into ventromedial (VMC) and dorsolateral (DLC) compartments, with ultrasound restricted to imaging the VMC only. HYPOTHESIS/OBJECTIVES: To evaluate the accuracy and feasibility of ultrasound in diagnosing naturally occurring OM in cats, using computed tomography (CT) or magnetic resonance imaging (MRI) as the reference standard. ANIMALS: Thirty-two privately owned cats (64 ears) with and without OM were enrolled in the study. MATERIALS AND METHODS: In this cross-sectional study, CT or MRI confirmed fluid (OM) or air (normal) in the TB, while ultrasound imaged the VMC for air or fluid. Performance statistics for ultrasound in diagnosing OM were calculated. RESULTS: Bulla ultrasound took an average of 3.5 min to complete and 23 cats were awake. Ultrasound detected air in the VMC in 41 ears, fluid in 22 ears and acoustic shadowing in one ear owing to TB wall thickening, precluding the detection of gas or fluid. Thirty-nine middle ears were air-filled and 25 ears had fluid based on CT/MRI. Two false negatives resulted from undetectable scant fluid lines. Ultrasonographic data of 63 ears (ear with acoustic shadow was excluded) showed the following: sensitivity (92%), specificity (100%), positive predictive value (100%), negative predictive value (95%) and accuracy (97%). CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: Ultrasound was rapid, well-tolerated and reliably differentiated fluid from air in the VMC, diagnosing OM in most cats. False negatives arose from scant fluid. Acoustic shadowing may represent chronic OM.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».