摘要
目的：量化三级神经科学中心神经放射科医生与神经相关临床医生之间的报告偏好和沟通障碍。
材料与方法：
设计了两个几乎相同的多语言在线调查（共17个问题），分别发放给神经放射科医生以及神经学、神经外科和耳鼻喉科的临床医生。调查内容包括人口统计信息、满意度评估以及与报告相关的偏好。数据分析采用描述性统计方法（频率和百分比）。
结果：
共收到80名医生的回复（21名神经放射科医生；59名临床医生）。大多数临床医生表示会阅读完整报告（59.3%）；不同亚专业之间的差异不显著（卡方检验，p=0.59）。在中风情况下，45.8%的临床医生更倾向于基于上下文的结构化报告，而只有9.5%的神经放射科医生如此。59.3%的临床医生经常或总是支持标准化分类和定量测量，89.8%的临床医生认为关键图像在常规或复杂病例中很有用。对于临床神经相关亚专业，各组之间的影响评分没有显著差异（卡方检验，p=0.25）。神经放射科医生表示更详细的临床信息会更有帮助。
结论：
临床医生更喜欢包含分类、定量测量和关键图像的基于上下文的结构化报告，而神经放射科医生则主要偏好传统格式。采用具有明确管理机制的基于上下文的模板可能有助于协调期望并支持跨学科工作流程。
关键意义：
更集中和详细的临床信息，以及更广泛地使用包含分类、定量测量和关键图像的基于上下文的结构化报告，可以促进放射科医生与临床医生之间的清晰沟通，并更好地支持个性化的临床决策工作流程。
要点：
通过调查评估了神经放射学中的跨学科报告需求。临床医生更倾向于基于上下文的结构化报告和标准化内容。转诊质量和报告设计是改善工作流程的可调整障碍。
引言：
尽管结构化报告（SR）有所进步，但神经放射科医生与转诊神经相关临床医生之间的沟通障碍似乎仍然导致工作流程不佳和临床决策延迟[1, 2]。神经放射学报告可能无法完全满足临床医生的需求，而放射科医生在接收转诊请求时往往缺乏足够的临床背景信息[3]。这些偏好差异的程度及其对临床神经中心跨学科合作的影响尚未得到充分研究。虽然提倡结构化报告以提高报告的清晰度和完整性[4, 5]，但由于工作流程整合挑战和模板僵化等问题，其采用仍然有限[6, 7]。以往的研究主要集中在一般的放射学报告偏好上，而关于神经相关临床学科的报告期望和沟通障碍的全面数据较少。此外，不同机构在报告相关协议上的跨学科协调似乎不一致，且通常没有神经学、神经外科和耳鼻喉科专家的正式参与验证[8]。迄今为止，尚未系统地评估临床医生对报告内容、结构和补充元素（如分类和关键图像）的偏好。因此，这项横断面调查旨在量化三级神经中心神经放射科医生与临床专家之间的报告偏好和沟通障碍，比较报告格式、内容元素和沟通实践的偏好，以识别不一致之处并提出潜在的改进措施。
方法：
在这项前瞻性单中心调查研究中，我们通过比较分析调查结果来探讨神经放射科医生与转诊临床专家之间的报告偏好。纳入标准包括所有在三级神经中心工作的医生（神经放射科工作人员和神经相关临床医生，包括神经学家、神经外科医生和耳鼻喉科专家）。分别为神经放射科医生和神经相关临床医生设计了两个几乎相同的调查问卷，每个问卷包含17个项目，涉及人口统计信息、满意度评估和报告相关偏好。调查问卷提供德语、法语、意大利语和英语版本。在获得知情同意后，参与者回答了关于跨学科合作满意度、当前报告实践、内容偏好和首选报告格式的问题。对于报告格式，他们被要求从四种示例中风报告格式中选择一种：
1) 基于上下文的结构化报告，其中明确突出关键临床信息（如出血情况、缺血的实质征象和CT灌注参数等），并根据具体临床情况进行调整；
2) 基于解剖学的结构化报告，按解剖结构分段（如实质、脑脊液空间、血管）；
3) 传统的自由文本报告，无预设结构的叙述性格式，允许充分描述；
4) 简短报告，包含发现和结论的简要总结，以关键要点形式呈现（见图1）。
数据分析使用Python 3.10.1程序进行，包括描述性统计（频率和百分比），以及神经放射科医生和临床医生之间的报告格式偏好和临床影响评分的比较。使用卡方检验独立性分析组间分类响应分布的差异。对于临床影响评分，应用卡方检验评估临床医生和神经放射科医生之间的整体响应分布是否不同。统计显著性定义为p<0.05（双侧）。
结果：
共有80名参与者参与调查，其中21名神经放射科医生和59名临床医生。年龄分布如下：神经放射科医生中4人（19.0%）年龄小于30岁，16人（76.2%）年龄在30-45岁之间，1人（4.8%）年龄大于45岁；临床医生中13人（22.0%）年龄小于30岁，32人（54.2%）年龄在30-45岁之间，14人（23.7%）年龄大于45岁。在所有医生中（31名神经放射科医生、90名神经学家、30名神经外科医生和45名耳鼻喉科专家），神经放射科医生的响应率为68%，神经学家和神经外科医生的响应率为30%，耳鼻喉科医生的响应率为51%。人口统计和亚专业分布详见表1。
表1 调查参与者特征
临床医生对神经放射学报告的影响评价：
神经放射科医生普遍认为他们的报告对临床决策有帮助（评分4-5：15/21，71.4%），其中6人（28.6%）选择“极其有帮助”（评分5），9人（42.9%）选择“有帮助”（评分4）；5人（23.8%）选择中性评分（评分3），1人（4.8%）表示影响较小。临床医生同样认为放射学报告对其临床决策有显著影响（评分4-5：44/59，74.6%），其中11人（18.6%）选择“非常显著影响”（评分5），33人（55.9%）选择“显著影响”（评分4）；10人（17.0%）选择中等影响（评分2-3），2人（3.4%）表示影响微小，3人（5.1%）未评分。神经放射科医生和临床医生之间的影响评分分布无显著差异（卡方检验，p=0.25）。亚专业特定的临床医生分布见表2。
临床医生如何处理放射学报告及其图像：
59名临床医生中有35人（59.3%）表示会常规阅读完整报告，23人（39.0%）主要关注印象或结论部分；仅1人（1.7%）表示从不阅读报告。不同临床亚专业之间的阅读行为无显著差异（卡方检验，p=0.59）。大多数临床医生（62.7%）总是或通常独立审查影像数据。
对临床信息和沟通的满意度：
神经放射科医生对临床同事提供的临床信息和转诊问题的满意度总体较低（18/21，85.7%），其中2名（2/21，9.5%）表示满意（评分4）；无人评价为非常高（评分5），1人（1/21，4.8%）未评分。报告过程中因电话等工作相关干扰频繁（21名神经放射科医生中有18人（85.7%）表示至少有一半的报告时间受到干扰）。
当临床医生对放射学报告有异议时，他们经常寻求与神经放射科医生的直接沟通：59名临床医生中有20人（33.9%）表示总是会联系负责的神经放射科医生，另有16人（27.1%）表示经常这样做。
临床医生对报告内容、分类和关键图像的偏好：
临床医生强烈支持在报告中包含分类和定量测量：59人中有14人（23.7%）选择“总是”，21人（35.6%）“经常”，18人（30.5%）“有时”；4人（6.8%）“很少”，2人（3.4%）“从不”。最常被推荐的项目包括体积测量（肿瘤/出血；n=20）、多发性硬化症（MS）的McDonald标准（n=10）、出血严重程度评分（如Fisher评分和Brow Neurological Institute（BNI）评分；n=9）、白质/萎缩评估量表（如Fazekas、Wahlund评分（ARWMC）和Koedam评分；n=6），以及中风/侧支血管评估（如ASPECTS、ASITN/SIR侧支评分；n=4）。临床医生也非常重视报告中包含参考图像或关键图像（见图2）：59人中有17人（28.8%）希望常规包含这些图像，36人（61.0%）仅在复杂病例中使用。在神经放射科医生中，7人（33.3%）支持常规包含关键图像，7人（33.3%）仅在复杂或不确定的病例中使用，7人（33.3%）表示从不使用关键图像。
报告格式和标准化偏好：
当被要求在中风情况下选择首选报告格式时（见图1），59名临床医生中有27人（45.8%）偏好基于上下文的结构化报告，而21名神经放射科医生中只有2人（9.5%）选择这种格式。大多数神经放射科医生（85.7%；18/21）更倾向于使用简短报告（47.6%；10/21）或标准自由文本报告（38.1%；8/21）（图3）。图3：此图像的替代文本可能是使用人工智能生成的。全尺寸图像。临床神经亚专科医生与神经放射科医生之间偏好的报告结构比较。缩写作为障碍：缩写经常被视为问题所在。在神经放射科医生中，申请表中的缩写在21人中始终造成问题（4.8%），在5人中经常造成问题（23.8%），在12人中有时造成问题（57.1%），在2人中很少造成问题（9.5%），在1人中从未造成问题（4.8%）。在临床医生中，放射学报告中的缩写在59人中经常被认为有问题（5.1%），在13人中有时造成问题（22.0%），在34人中很少造成问题（57.6%），在9人中从未造成问题（15.3%）。人工智能（AI）的可用性：据报道，18名神经放射科医生（85.7%）使用了AI支持的程序，而3名（14.3%）否认使用了AI支持的程序。报告周转时间和等待时间：自我报告的报告时间最短的是X光（≤10分钟：19/21，90.5%）和超声（≤10分钟：18/21，85.7%），而CT最常见的是<10分钟（12/21，57.1%），MRI最常见的是<30分钟（14/21，66.7%；<1小时：1/21，4.8%）。临床医生报告的等待时间因检查方式而异（分母<59，因为有些回答不适用或缺失）：对于X光（n=49），1/49（2.1%）等待<1小时，40/49（81.6%）>1至<24小时，8/49（16.3%）>24至<72小时；对于CT（n=55），1/55（1.8%）等待<1小时，45/55（81.8%）>1至<24小时，6/55（10.9%）>24至<72小时，3/55（5.5%）>3天；对于MRI（n=56），34/56（60.7%）>1至<24小时，16/56（28.7%）>24至<72小时，6/56（10.6%）>3天；对于超声（n=47），3/47（6.4%）等待<1小时，35/47（74.5%）>1至<24小时，9/47（19.1%）>24至<72小时。报告的明确紧急标记：临床医生强烈支持对需要立即阅读的发现进行明确标记：52/59（88.1%）支持这种标记，6/59（10.2%）不支持，1/59（1.7%）未作回答。讨论：这项横断面调查强调神经放射学报告嵌入在日常临床决策中，临床医生积极参与放射学报告的制定，而不仅仅是将其视为行政文件。放射学报告是学科之间的关键接口；关于预期需求的最佳相互调整至关重要[1, 2, 9]。我们的数据更多地指向放射科与临床之间的设计和工作流程不匹配，而不是对报告的基本缺乏信心。一个核心主题是临床医生倾向于上下文导向、决策支持和信息丰富的报告结构，而神经放射科医生倾向于传统的、灵活的格式之间的分歧。这种不一致性与更广泛的SR文献一致，该文献描述了两种相互竞争的需求：（i）标准化和快速信息提取，以便下游护理流程；（ii）叙述的灵活性和效率，以适应异质检查和复杂病例[4, 7, 10, 11]。在神经放射学中，已经提出了基于上下文的报告方法，以通过突出临床主导的情景（例如，出血与缺血与肿块病变）并将报告结构与临床推理对齐，而不是按解剖学部分或成像技术对齐[12]。重要的是，主要的专业建议警告说，“结构化”不应等同于僵化、普遍标准化的模板；相反，成功的实施需要本地管理、基于用例的推出，并通过利益相关者的输入进行迭代改进[4, 11, 13, 14, 15]。我们的发现与这些建议非常吻合：一种与工作流程集成、临床共同设计的方法比强制使用不灵活的、通用的模板更为合理。对分类和定量测量的偏好突显了对于可以快速与先前数据比较并直接转化为治疗决策、预后评估和随访计划的报告元素的需求。临床医生支持的具体项目对应于已建立的神经影像学决策框架（例如，体积评估、出血评分、多发性硬化症标准、白质/灰质萎缩量表和中风/侧支分级），这表明临床医生主要不是要求“更多文本”，而是要求结构化、可比较且与决策相关的描述符，这些描述符可以立即可视化。文献支持这样的观点：将结构化报告元素与定量影像生物标志物和定性评分系统结合起来可以提高清晰度和完整性，前提是模板在临床实践中仍然相关且易于处理[10, 16, 17, 18]。在这种情况下，实际挑战不在于标准化指标的概念价值，而在于如何实施它们，同时不不成比例地增加报告负担——这是实施研究和立场文件中反复强调的问题[5, 7, 11]。临床医生对关键图像和报告时间标记（例如，标记为紧急）的强烈支持进一步反映了他们对报告特征的偏好，这些特征支持快速视觉印象的主要发现，以便快速解释和及时临床管理（特别是对于复杂病例），以及优先处理患者。由于大多数颈部和脊柱检查包括肺部部分，我们认为使用肺结节作为适当的关键图像示例是合适的。关键图像可以作为共享的视觉锚点，减少跨学科的歧义，并使心理模型保持一致；然而，它们的效用取决于仔细选择、与书面结论的明确联系，以及避免法律上的歧义或过度依赖单一快照。专业指导通常支持将此类以临床为导向的工具嵌入到连贯的报告策略中，而不是作为孤立的附加组件[11, 19]。同样，明确的“立即阅读”标记可以在不需要耗时的特定调整或报告格式重构的情况下改善时间敏感的沟通，因为这一步骤可以很容易地在报告签署前通过一个小按钮选择来实现。此外，这样的实施将符合关于关键发现沟通的既定安全原则[8]，并可能减少电话呼叫。几个工作流程和沟通障碍作为可采取的行动目标，可能是偏好差距的合理原因。首先，神经放射科医生对转诊信息的不满与关于影像请求质量及其对报告相关性和效率影响的更广泛文献一致[3]。基于上下文的报告需要可靠的临床前提：稀疏、不具体或缩写过多的转诊会削弱选择适当模块、应用正确分级系统或定制建议的能力。其次，报告过程中的频繁工作流程中断被认为是认知超负荷和效率低下的一个公认因素，可能会阻碍采用更结构化、信息丰富的报告风格[20, 21]。因此，提高转诊的完整性和减少可避免的中断不仅仅是提高“舒适度”的干预措施，而是实施临床医生所重视的丰富SR的重要前提[22]。第三，当出现分歧时直接联系的方法可以有两种解释：作为功能可访问性和协作文化的证据，或者作为残余歧义、不理解甚至分歧的信号，这些可以通过更清晰的结构、标准化术语、避免不确定的陈述和提供选择性关键图像来减少[1, 2, 11, 19]。周转时间预期是另一个相关问题。当机构规范强调快速签署时，临床医生依赖于及时的可用性，报告解决方案必须在时间压力下是现实的。SR文献反复指出，当模板紧密集成到报告环境中时（例如，智能默认设置、重复元素的自动化和无缝测量导入），模板采用是成功的；而当它被视为“额外的步骤”，即“与时间延迟相关的更多工作”时，则失败[5, 7, 11]，同时也要考虑到一些放射科医生可能不太接受工作流程的变化，更喜欢传统的完整句子报告。从这个角度来看，定量测量和分类最好被框定为与工作流程集成的输出（例如，自动化提取或具有最小手动开销的结构化字段），而不是作为对叙述文本的手动添加。然而，对于复杂病例，例如治疗后的肿瘤随访，预定义的格式可能会限制尽可能清晰地传达主要发现的灵活性。预定义的模板是否会导致对细微或良性偶然发现的过度简化仍有待确定。最后，AI和大型语言模型（LLM）的作用应谨慎定位，并符合专业指导。虽然LLM越来越多地被用于起草、重构或标准化放射学文本，但现阶段，证据基础主要由可行性研究和回顾性评估主导，而不是前瞻性结果研究[6, 23, 24, 25, 26, 27]。与ESR关于SR和更广泛实施原则的建议一致，任何AI支持都应该是辅助性的，受控的（模板版本控制、审计跟踪、验证），并受到放射科医生的监督；否则，可能存在合理但不正确的内容（“幻觉”）、对确定性/不确定性的微妙扭曲或不适当的建议的风险，可能会损害患者安全和信任[6, 11]。在我们的设置中，报告使用AI支持程序的情况表明了对数字增强的准备，但它不能替代结构化内容模块的治理和临床验证。局限性：这些发现应考虑到单中心设计、样本量较小以及临床医生专业和经验水平的相对异质性，这可能限制了普遍性。可以说，数据可能偏向于对SR有强烈意见的受访者。然而，调查的标题并没有明确提到SR，而是暗示了对一般协作障碍的评估。报告格式偏好任务仅使用中风示例来保持调查的简洁性；其他神经临床场景可能会产生不同的偏好。选择中风示例是因为我们的机构包括一个大型血管中心，而且SR尚未在神经放射科部门实施，除了多发性硬化症和神经退行性疾病。这可能减少了与熟悉结构化模板相关的潜在偏见。调查捕捉了感知和偏好，而不是临床结果；因此，关于总体效率或患者益处的声明仍然没有得到回答。最后，一些特定于检查方式的工作流程问题可能会因为不适用或未回答的项目而导致分母不同，这是实践模式调查的典型特征，但限制了跨模式的可比性。结论：结果支持一个实用的改进议程，与既定的建议一致：与转诊专科共同开发基于用例驱动的、本地管理的上下文导向模板；加强转诊信息的质量以实现有意义的上下文化；减少不必要的报告中断；并实施选择性的、高产的结构化元素（例如，定量测量、关键图像），同时保留对复杂病例的灵活性[3, 4, 11, 12, 19, 20]。这种方法使SR能够作为一个适应各自工作流程的可调整通信框架来表示。
