Implementation of a guideline for computed tomography head imaging in head injury: A prospective study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To improve appropriate ordering of head computed tomography (CT) in patients presenting with a head injury by applying an evidence-based head injury guideline. METHODS: This was a comparison observational study of CT head ordering in the setting of head trauma between two groups of patients. There was a pre-guideline implementation group and a post-guideline implementation group. Our Southernhealth Head Injury Guideline was largely based on the Canadian CT Head Rule by Steill et al. 2001.We also applied the Canadian CT Head Rule to our post-guideline implementation group. RESULTS: CT ordering rate in the pre-guideline group was 31.6% compared with 59% in the post-guideline group with a relative risk of 1.88 (95% confidence interval [CI]: 1.56-2.27). Abnormal head CT were reported in 6.8% in the pre-guideline group and 5% in the post-guideline group (relative risk 0.88, 95% CI 0.44-1.51). When we applied the Canadian CT Head Rule to the prospective group, four patients with clinically significant abnormal head CT would not have been scanned. The sensitivity of the guideline was 100% (95% CI 79-100%), with a specificity of 43.22% (95% CI 37-48%) in diagnosing a significant head injury on CT. CONCLUSION: The Southernhealth Head Injury Guideline is safe and easy to apply to minor and major head injuries.
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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 | 0,004 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».