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Enregistrement W4414659655 · doi:10.1111/acem.70155

Clinically Significant Neuroimaging Findings Among Pediatric Patients Presenting to the Emergency Department With Symptoms of Psychosis: A Multicenter Retrospective Study

2025· article· en· W4414659655 sur OpenAlexaff
Jennifer A. Hoffmann, Douglas Lorenz, Michael P. Goldman, Emily Powers, Shilpa J. Patel, Ilana S. Lavina, Theodore Heyming, Jasmin T. England, Mohsen Saidinejad, Ilene Claudius, Pallavi Ghosh, Daniel J. Shapiro, Tricia B. Swan, Kamali Bouvay, Eileen Murtagh Kurowski, Justin Davis, Alexander B. Moxam, Eli J. Muhrer, Rohit Shenoi, Elyse N. Portillo, Ron L. Kaplan, Neil G. Uspal, Robert M. Lapus, Andrea T. Vo, Daniel Fenster, Daniel Barrocas, Deborah R. Liu, Pradip P. Chaudhari, Rachel Cafferty, Stephen B. Freedman, Jerri A. Rose, Megan Evers, Ashley M. Metcalf, Fareed Saleh, Jennifer Dunnick, Raymond D. Pitetti, Yashas Nathani, Muhammad Waseem, Todd A. Florin

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthNational Institutes of Health
Mots-clésNeuroimagingEmergency departmentRetrospective cohort studyOdds ratioOddsProspective cohort study

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The clinical utility of diagnostic neuroimaging for pediatric patients presenting to the emergency department (ED) for psychosis remains unclear. We sought to estimate the prevalence of and characteristics associated with clinically significant neuroimaging findings among pediatric patients presenting to the ED with symptoms of psychosis who had neuroimaging performed. METHODS: This retrospective cross-sectional study included visits by patients 5 to < 18 years old presenting with symptoms of psychosis to 28 EDs affiliated with the Pediatric Emergency Medicine Collaborative Research Committee from 2016 to 2019 and had neuroimaging performed. We estimated the rate of clinically significant neuroimaging findings, defined as those resulting in further testing, treatment, or medical admission, overall and by imaging modality. Multivariable logistic regression models examined presenting features associated with clinically significant findings. RESULTS: Clinically significant neuroimaging findings were identified in 5.4% (95% CI 4.2%, 6.9%) of 1118 ED visits (54% male, median [IQR] 14 [11-16] years old). Clinically significant findings occurred in 4.9% (34/699) of head computed tomography scans and 7.5% (45/604) of brain magnetic resonance imaging studies (p = 0.07). In a model that imputed missing data, no presenting features were associated with clinically significant neuroimaging findings. In a model that treated missing documentation as absence of the clinical feature, the adjusted odds of clinically significant neuroimaging findings were lower among ED visits by patients with suspected alcohol or substance use (aOR 0.38, 95% CI 0.16, 0.87). CONCLUSION: Among pediatric patients presenting to the ED with symptoms of psychosis who had neuroimaging obtained, approximately 1 in 20 had clinically significant findings. Suspected alcohol or substance use was associated with lower odds of clinically significant neuroimaging findings, although this finding was not consistent across modeling approaches. Prospective studies are needed to definitively evaluate the utility of neuroimaging among children and adolescents presenting to the ED with symptoms of psychosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 GPT0,363
Écart entre enseignants0,339 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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