Injuries significantly associated with thoracic spine fractures: A case–control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine injuries significantly associated with traumatic thoracic spine (T-spine) fractures METHODS: This was a case-control study undertaken in an adult trauma centre. Cases were patients admitted with a traumatic T-spine fracture between January 1999 and August 2007. Each case had two controls matched for sex, age (+/-5 years) and injury severity classification (major/minor). Data were collected from patient medical records and the trauma service database. Multivariate logistic regression was used to determine injuries significantly associated with T-spine fracture. RESULTS: Two hundred and sixty-one cases and 512 controls were enrolled. In both groups, mean age was 41 years and 70% of patients were male. Univariate analysis revealed a range of injuries that were significantly more common among the cases, especially cervical and lumbar spine injuries, sternal/scapular/clavicular/rib fractures, pneumo/haemothorax and pulmonary contusions (P < 0.01). Skull fractures and lower limb injuries were significantly more common among the controls (P < 0.01). Logistic regression analysis revealed that only cervical and lumbar spine injuries and rib fractures were positively associated with T-spine fracture (P < 0.001). Skull fractures and lower limb injuries were negatively associated with T-spine injury (P < 0.001). CONCLUSION: Cervical and lumbar spine injuries and rib fractures are significantly associated with T-spine fracture. The presence of these injuries should raise suspicion of concomitant T-spine injury.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».