EVALUATION OF THE OTTAWA KNEE RULE IN A PEDIATRIC E. D. AND UNIVERSITY SPORTS MEDICINE CENTER
Notice bibliographique
Résumé
The Ottawa Knee Rule (OKR) is a clinical decision rule to screen for the use of radiography to identify fractures in adults. It has reduced radiography and costs in emergency departments (E.D.) without missing clinically significant fractures (Stiell et al. 1997) but has not been evaluated in other settings. We prospectively evaluated the OKR for its ability to identify knee fractures and to reduce radiography in pediatric and adult patients in a university sports medicine center and a pediatric E. D. All patients with acute knee injury (≤ 7 days old) had the rule applied and underwent radiography. Exclusion criteria included: age < 5 y, multiple trauma, altered consciousness, metabolic bone disease, fever, limp without injury, pregnancy, or previous evaluation of same injury. 129 patients (mean age 17.7 ± 10.2y, range 5–73y, 70% ≤ age 17y) had radiography after application of the rule. There were 4 fractures (all pediatric) for a fracture prevalence of 3%. Sensitivity was 1.0 (95% confidence interval {0.79, 1.0}), specificity 0.42 {0.41, 0.44}, positive predictive value 0.05, negative predictive value 1.0. OKR successfully identified all patients with fractures. Low fracture prevalence limited positive predictive value, but radiography could have been reduced by 41% (53/129) with a subsequent cost saving of > $6000. We conclude that the OKR could significantly reduce knee radiography in sports medicine centers and pediatric E. D. s without missing fractures. Prospective implementation in these clinical settings will determine how cost effective these rules will be.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».