Diagnostic Techniques in Acute Compartment Syndrome of the Leg
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To review the efficacy of the current diagnostic methods of acute compartment syndrome (ACS) after leg fractures. DATA SOURCES: A Medline (PubMed) search of the English literature extending from 1950 to May 2007 was performed using "compartment syndromes" as the main key word. Also a manual search of orthopaedic texts was performed. STUDY SELECTION AND EXTRACTION: The results were limited to articles involving human subjects. Of 2605 primary titles, 489 abstracts limited to compartment syndromes in the leg and 577 articles related to the diagnosis of compartment syndromes were identified and their abstracts reviewed. Further articles were identified by reviewing the references. Sixty-six articles were found to be relevant to diagnostic techniques for compartment syndrome in the leg and formed the basis of this review. CONCLUSIONS: Early diagnosis of an ACS is important. Despite its drawbacks, clinical assessment is still the diagnostic cornerstone of ACS. Intracompartmental pressure measurement can confirm the diagnosis in suspected patients and may have a role in the diagnosis of this condition in unconscious patients or those unable to cooperate. Whitesides suggests that the perfusion of the compartment depends on the difference between the diastolic blood pressure and the intracompartmental pressure. They recommend fasciotomy when this pressure difference, known as the Delta p, is less than 30 mm Hg. Access to a precise, reliable, and noninvasive method for early diagnosis of ACS would be a landmark achievement in orthopaedic and emergency medicine.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».