The effect of a training webinar on decreasing inter-observer variability in making a radiologic diagnosis of bronchiectasis.

Green, O'Neil; Knee, Alexander; Patino, Angelica; Modahl, Lucy; Liautaud, Sybille

Green, O'Neil; Knee, Alexander; Patino, Angelica; Modahl, Lucy; Liautaud, Sybille.

Afiliação

Green O; UMASS-Baystate, 759 Chestnut St, Springfield, MA, 01144, USA. oneil.greenmd@baystatehealth.org.
Knee A; Department of Healthcare Delivery and Population Science, Baystate Medical Center, 759 Chestnut St, Springfield, MA, 01144, USA.
Patino A; Department of Radiology, UMASS-Baystate, 759 Chestnut St, Springfield, MA, 01144, USA.
Modahl L; Department of Radiology, UMASS-Baystate, 759 Chestnut St, Springfield, MA, 01144, USA.
Liautaud S; Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, UMASS-Baystate, 759 Chestnut St, Springfield, MA, 01144, USA.

BMC Med Imaging ; 22(1): 148, 2022 08 24.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-36002806

Assuntos

Bronquiectasia; COVID-19; Bronquiectasia/diagnóstico por imagem; COVID-19/diagnóstico por imagem; Teste para COVID-19; Humanos; Variações Dependentes do Observador; Pandemias; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Bronchiectasis; CT chest; Interpretation; Interrater reliability; Web-based training

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Bronquiectasia / COVID-19 Tipo de estudo: Diagnostic_studies / Risk_factors_studies Limite: Humans Idioma: En Revista: BMC Med Imaging Assunto da revista: DIAGNOSTICO POR IMAGEM Ano de publicação: 2022 Tipo de documento: Article País de afiliação: Estados Unidos

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