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Enregistrement W1516721328 · doi:10.1186/1471-227x-6-3

Validation of the Ottawa Ankle Rules in Iran: A prospective survey

2006· article· en· W1516721328 sur OpenAlexaboutno aff
Shahram Yazdani, Hesam Jahandideh, Hossein Ardeschir Ghofrani

Notice bibliographique

RevueBMC Emergency Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnkleRadiographyOrthopedic surgeryEmergency departmentAnkle injuryProspective cohort studyPredictive valuePopulationSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Acute ankle injuries are one of the most common reasons for presenting to emergency departments, but only a small percentage of patients--approximately 15%--have clinically significant fractures. However, these patients are almost always referred for radiography. The Ottawa Ankle Rules (OARs) have been designed to reduce the number of unnecessary radiographs ordered for these patients. The objective of this study was to validate the OARs in the Iranian population. METHODS: This prospective survey was done among 200 patients with acute ankle injury from January 2004 to April 2004 in the Akhtar Orthopedics Hospital Emergency Department. Main outcome measures of this survey were: sensitivity, specificity, positive predictive value, negative predictive value, and likelihood ratios (positive and negative) of the OARs. RESULTS: Sensitivity of the OARs for detecting 37 ankle fractures (23 in the malleolar zone and 14 in the midfoot zone) was 100% for each of the two zones, and 100% for both zones. Specificity of the OARs for detecting fractures was 40.50% for both zones, 40.50% for the malleolar zone, and 56.00% for the midfoot zone. Implementation of the OARs had the potential for reducing radiographs by 33%. CONCLUSION: OARs are very accurate and highly sensitive tools for detecting ankle fractures. Implementation of these rules would lead to significant reduction in the number of radiographs, costs, radiation exposure and waiting times in emergency departments.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations44
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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