Communication des résultats

Une étude révèle les différents facteurs à l’œuvre dans l’hétérogénéité entre comptes rendus radiologiques

Une étude française parue en mars a décortiqué les paramètres expliquant l'hétérogénéité entre les comptes rendus d’examens d’imagerie d’urgence. Ses résultats permettent d'espérer une personnalisation accrue des logiciels de saisie pour améliorer l'homogénéité des comptes rendus radiologiques.

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Le 15/06/22 à 7:00, mise à jour le 11/09/23 à 13:30 Lecture 4 min.

Les chercheurs ons recherché les causes majeures d'hétérogénéité en analysant une sélection de 30 227 comptes rendus (photo d'illustration). © Virginie Facquet

L'expérience, la charge de travail antérieure, la spécialisation, le sexe… De nombreux facteurs interviennent dans la manière dont les radiologues s'expriment. Mais lesquels participent le plus à l'hétérogénéité entre comptes rendus radiologiques ? C'est la problématique à laquelle s’est attaqué un groupe de radiologues français, dont les conclusions sont parues le 22 mars dans Journal of Digital Imaging [1].

Améliorer l’homogénéité des comptes rendus

« Ce travail est issu d'un questionnement sur nos pratiques. Nous cherchons à améliorer l'homogénéité de nos comptes rendus », commente Guillaume Gorincour, dernier auteur de l'étude, radiologue et directeur scientifique d'Imadis, service français de téléradiologie d'urgence comptant plus de 100 associés. L'enjeu est de taille pour améliorer les pratiques et les connaissances radiologiques. « Quand on veut analyser des comptes rendus hétérogènes, un certain nombre de dossiers ne sont pas exploitables, explique Guillaume Gorincour. En réalis

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Crombé A., Seux M., Bratan F. et coll., « What influences the way radiologists express themselves in their reports? A quantitative assessment using natural language processing », Journal of Digital Imaging, 22 mars 2022. DOI : 10.1007/s10278-022-00619-6.
  2. Ben Cheikh A., Gorincour G., Nivet H. et coll., « How artificial intelligence improves radiological interpretation in suspected pulmonary embolism », European Radiology, 22 mars 2022. DOI : https://doi.org/10.1007/s00330-022-08645-2.
  3. Banaste N., Caurier B., Bratan F. et coll., « Whole-body CT in patients with multiple traumas: factors leading to missed injury », Radiology, novembre 2018, vol. 289, n° 2. Epub 7 août 2018. DOI : 10.1148/radiol.2018180492.

Spécialité médicale

Urgence

Modalité d’imagerie

Scanner Radiologie conventionnelle IRM

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Sommaire

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