Clinical management of patients with minor head injuries.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Injuries are a focus of public health practice because they pose a serious health threat, occur frequently, and are preventable. Globally, thousands of people attend their local Emergency Department daily after suffering a head injury. Early diagnosis and appropriate management improves outcomes but is sometimes more difficult to achieve than might be imagined. Of all types of injury, those to the brain are among the most likely to result in death or permanent disability. Estimates of traumatic brain injury (TBI) incidence, severity, and cost reflect the enormous losses to individuals, their families, and society. The reduction in the number and severity of injuries offers a cost-effective manner in which to improve the health status of populations. METHODS: We prospectively studied 485 consecutive patients of traumatic brain injury out of which 280 with GCS of 13, 14, and 15 were subjected to routine early CT scan of head after 4 hours of reporting to Emergency Department. Patients with penetrating head injury were excluded. RESULTS: 15 % of patients had abnormal CT Scans and only 4% needed surgical intervention. Though a small number of patients harbour potentially lethal intracranial lesions yet, most of these cases are salvageable if diagnosed early and proper treatment. CONCLUSION: This study reveals that the current practice in the some countries of risk stratification of adult MHI based on skull radiography need to be replaced by slightly modified versions of the Canadian CT rule/NICE guidelines. This will result in a large reduction in skull radiography and will be associated with modest increases in CT and admissions rates. The authors also believe that early CT Scanning can detect intracranial lesions and will reduce unnecessary hospital admissions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».