Qualité des soins

Erreurs diagnostiques en radiologie : causes, responsabilités et antidotes

Facteurs intrinsèques, facteurs extrinsèques et responsabilités : un article publié fin août dans Pediatric Radiology fait le point sur les types d'erreurs diagnostiques, leurs causes, et comment les combattre à un niveau personnel et institutionnel.

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Le 05/11/24 à 15:00 Lecture 3 min.

La fatigue fait partie des facteurs de stress communs des médecins qui peuvent impacter négativement leurs performances, rapporte l'étude (photo d'illustration). D. R.

Malgré les progrès technologiques immenses connus par l'imagerie médicale depuis les années 1960, la prévalence globale des erreurs radiologiques (4 % à 30 %) n’a pas changé significativement jusqu'aujourd'hui, comme le rapporte un article publié en 2020 dans le Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle (JIDI). Dans ce contexte, quelles sont de nos jours les sources d'erreurs les plus communes, et comment les éviter ? C'est à ces questions que des radiologues autrichiens ont tenté de répondre, dans une publication parue le 30 août 2024 dans Pediatric Radiology [1].

Un flou dans la définition

Les auteurs ont commencé par rappeler le flou entourant la définition d'une erreur diagnostique (le cas de la radiologie interventionnelle n'a pas été abordé). Ils proposent entre autres comme définition « l'échec à trouver une explication juste et en temps voulu aux problèmes de santé du patient, ou à communiquer cette explication au patient ». La classification des erreurs est, elle

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

    Sorantin E, Grasser MG, Hemmelmayr A, et al (2024) Let us talk about mistakes. Pediatric Radiology. https://doi.org/10.1007/s00247-024-06034-z.

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Une étude multicentrique publiée dans European Radiology montre qu’un modèle de deep learning combinant nnU-Net et ConvNeXt-tiny permet d’évaluer avec précision l’invasion musculaire dans le cancer de la vessie à partir d’IRM, avec des performances élevées et stables.

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Une étude pilote a évalué un outil d’IA (BoneView) capable de détecter les fractures liées à la maltraitance chez des enfants de moins de 5 ans, montrant une légère amélioration de sa précision après un premier réentraînement. Ces résultats préliminaires suggèrent qu’un entraînement supplémentaire pourrait permettre d’atteindre des performances cliniquement utiles et renforcer l’aide au diagnostic dans ce contexte.

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Une étude prospective comparant la radiographie conventionnelle à une reconstruction avancée 3D montre que cette dernière détecte toutes les fractures des membres avec une sensibilité de 100 %, contre 46,7 % pour la méthode classique, tout en conservant une excellente spécificité et qualité d’image. Son utilisation aux urgences pourrait améliorer la précision diagnostique, réduire les examens complémentaires et accélérer la prise en charge des patients.
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Les images monoénergétiques virtuelles, combinées à des algorithmes de réduction des artefacts métalliques créées à partir de scanners à comptage photonique (PCCT), permettent une excellente visualisation des anévrismes intracrâniens préalablement traités et des vaisseaux adjacents, indique une étude. L’extension de ces résultats à des applications cliniques préliminaires chez l’humain s’avère également possible.
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