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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
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

Il vous reste 84% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

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

IRM Scanner Radiologie conventionnelle

Mots-clés

compte rendu

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Sur le même thème

Sommaire

Le fil Docteur Imago

20 Oct

7:30

La biopsie guidée par mammographie avec contraste (CEM) serait une technique efficace pour explorer les lésions mammaires suspectes rehaussées. Dans une étude, 28,3 % des biopsies ont révélé une malignité, sans prédicteur statistiquement significatif identifié.

7:00

19 Oct

16:46

Le score Node-RADS basé sur le scanner montre des performances stables et « satisfaisantes » pour identifier la présence de métastases ganglionnaires chez des patients atteints de cancer rectal non encore traité, conclut une étude rétrospective présentée dans European Journal of radiology.

15:00

14:39

Une étude menée au Canada associe la consommation d'aliments ultra-transformés avec une proportion plus importante de graisse corporelle, de tissu adipeux viscéral et de lésions vasculaires cérébrales visibles à l'IRM.

7:38

Le réseau des revues médicales Journal of the American Medical Association (JAMA) lancera début 2027 une nouvelle publication en ligne consacrée à l'intelligence artificielle. JAMA AI « abordera l'ensemble des aspects de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de la santé, depuis les avancées fondamentales jusqu'aux implications cliniques concrètes », promettent ses éditeurs.
✕
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR