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Enregistrement W2034326768 · doi:10.1097/sla.0b013e318288c514

Diagnostic Accuracy of Computed Tomographic Angiography for Blunt Cerebrovascular Injury Detection in Trauma Patients

2013· review· en· W2034326768 sur OpenAlexaff
Derek J. Roberts, Vikas P. Chaubey, David A. Zygun, Diane Lorenzetti, Peter Faris, Chad G. Ball, Andrew W. Kirkpatrick, Matthew T. James

Notice bibliographique

RevueAnnals of Surgery · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensAlberta Health ServicesFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyComputed tomographic angiographyRadiologyBlunt traumaBluntAngiographyComputed tomographicComputed tomography angiographyLikelihood ratios in diagnostic testingGold standard (test)Diagnostic accuracyNuclear medicineComputed tomography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Brief Objective: To compare the diagnostic accuracy of computed tomographic angiography (CTA) with digital subtraction angiography (DSA) for blunt cerebrovascular injury (BCVI) detection in trauma patients. Background: Controversy exists as to whether the diagnostic performance of CTA compares favorably with the reference-standard, DSA. Methods: We searched electronic databases (1950 to May 22, 2012), article bibliographies, conference proceedings (2008–2011), and clinical trial registries for studies comparing the accuracy of CTA with DSA for BCVI detection in trauma patients. Pooled estimates of sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios were calculated using bivariate random effects models. Results: Eight studies that examined 5704 carotid or vertebral arteries in 1426 trauma patients met inclusion criteria. The pooled sensitivity and specificity for BCVI detection with CTA versus DSA was 66% (95% CI, 49%–79%; I2 = 80.4%) and 97% (95% CI, 91%–99%; I2 = 94.6%), respectively. Corresponding pooled positive and negative likelihood ratios were 20.0 (95% CI, 6.9–58.4; I2 = 87.7%) and 0.35 (95% CI, 0.22–0.56; I2 = 74.9%), respectively. Although pooled sensitivity varied with the number of available CT slices, the training of interpreting radiologists, and in a pattern suggestive of differences in diagnostic threshold for judging CTA positivity, it remained 80% or less among studies that used scanners with 16 or more slices per rotation and where the CTA was read by neuroradiologists. Conclusions: Existing evidence suggests that the diagnostic performance of CTA varies considerably across studies, likely due to an implicit variation in diagnostic threshold across trauma centers. Moreover, although CTA appears to lack sensitivity to adequately rule out BCVI, it may be useful to rule in BCVI among trauma patients with a high pretest probability of injury. This meta-analysis suggests that the diagnostic performance of computed tomographic angiography (CTA) for blunt cerebrovascular injury (BCVI) detection varies considerably between studies, likely due to a variation in diagnostic threshold across institutions. Existing evidence also suggests that CTA has excellent specificity, but limited sensitivity, for BCVI detection in trauma patients.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,154
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations109
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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