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Enregistrement W12741430

Use of abdominal computed tomography in blunt trauma: do we scan too much?

2000· article· en· W12741430 sur OpenAlexaffabout
Bryan G. Garber, E. Bigelow, Jean-Denis Yelle, Giuseppe Pagliarello

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAbdominal Trauma and Injuries
Établissements canadiensOttawa Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAbdomenBluntGlasgow Coma ScaleAbdominal traumaInjury Severity ScoreComputed tomographyRetrospective cohort studyRadiologyBlunt traumaCohortTrauma centerNuclear medicineSurgeryPoison controlInjury preventionEmergency medicineInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To determine what proportion of abdominal computed tomography (CT) scans ordered after blunt trauma are positive and the applicability and accuracy of existing clinical prediction rules for obtaining a CT scan of the abdomen in this setting. SETTING: A leading trauma hospital, affiliated with the University of Ottawa. DESIGN: A retrospective cohort study. PATIENTS AND METHODS: All patients with blunt trauma admitted to hospital over a 1-year period having an Injury Severity Score (ISS) greater than 12 who underwent CT of the abdomen during the initial assessment. Recorded data included age, sex, Glasgow Coma Scale (GCS) score, ISS, type of injuries, number of abdominal CT scans ordered, and scan results. Two clinical prediction rules were found in the literature that identify patients likely to have intra-abdominal injuries. These rules were applied retrospectively to the cohort. The predicted proportion of positive CT scans was compared with the observed proportion, and the sensitivity, specificity, and accuracy were estimated. RESULTS: Of the 297 patients entered in the study, 109 underwent abdominal CT. The median age was 32 years, 71% were male and the median ISS was 24. In only 36.7% (40 of 109) of scans were findings suggestive of intra-abdominal injuries. Application of one of the clinical prediction rules gave a sensitivity of 93.8% and specificity of 25.5% but excluded 23% of patients because of a GCS score less than 11. The second prediction rule tested could be applied to all patients and was highly sensitive (92.5%) and specific (100.0%). CONCLUSIONS: The assessment of the abdomen in blunt trauma remains a challenge. Accuracy in predicting positive scans in equivocal cases is poor. Retrospective application of an existing clinical prediction rule was found to be highly accurate in identifying patients with positive CT findings. Prospective use of such a rule could reduce the number of CT scans ordered without missing significant injuries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,615

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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