External Validation and Modification of a Pediatric Trauma Triage Tool
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Simon et al. developed a simple secondary triage tool (mPTS) based on physiologic parameters and physical findings to identify pediatric trauma patients who had a low likelihood of serious injury. Such patients could be treated in the emergency room without full trauma team activation. Our objective was to evaluate the mPTS on the trauma population at our institution, a Level I pediatric trauma center. METHODS: This was a retrospective cohort study of all trauma team activations at The Hospital for Sick Children (Sick Kids) (1999-2002), excluding penetrating trauma and burns. Patients were stratified into high-risk (Injury Severity Score [ISS] >or=12) and low-risk (ISS <12) groups. The mPTS evaluates airway integrity, open wounds, neurologic status, hemodynamics, and skeletal integrity and applies a score of 1 point to each criterion. RESULTS: There were 628 trauma patients (382 boys, mean age of 8 +/- 3.8 years). The mPTS had a sensitivity of 92% and a positive predictive value (PPV) of 47% when applied to our population. The mPTS missed 21 patients with significant injuries, many were intra-abdominal. We modified the mPTS to include contusions to head and/or torso and a history of loss of consciousness and a 7-point score was developed. After modification the sensitivity was 99%, specificity 21%, and PPV of 46% with a 20% reduction in unnecessary trauma team activations. CONCLUSIONS: The original mPTS by Simon et al. was not sensitive enough when applied to our population. The Sick Kids modification to the score improved the sensitivity to 99%. The PPV of 46% indicates a safe level of overtriage is maintained. The Sick Kids mPTS remains easy to apply and would have reduced trauma team activation by 20%.
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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 | 0,043 | 0,125 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».