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Enregistrement W2071049355 · doi:10.1542/peds.2009-0075

Should a Head-Injured Child Receive a Head CT Scan? A Systematic Review of Clinical Prediction Rules

2009· review· en· W2071049355 sur OpenAlexafffund
Jonathon L. Maguire, Kathy Boutis, Elizabeth Uleryk, Andreas Laupacis, Patricia C. Parkin

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2009
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchHospital for Sick Children
Mots-clésMedicineConfidence intervalClinical prediction ruleGlasgow Coma ScaleComa (optics)SedationClinical judgmentContext (archaeology)PopulationHead injuryHead traumaPediatricsMedical physicsSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Given radiation- and sedation-associated risks, there is uncertainty about which children with head trauma should receive cranial computed tomography (CT) scanning. A high-quality and high-performing clinical prediction rule may reduce this uncertainty. OBJECTIVE: To systematically review the quality and performance of published clinical prediction rules for intracranial injury in children with head injury. METHODS: Medline and Embase were searched in December 2008. Studies were selected if they included clinical prediction rules involving children aged 0 to 18 years with a history of head injury. Prediction-rule quality was assessed by using 14 previously published items. Prediction-rule performance was evaluated by rule sensitivity and the predicted frequency of CT scanning if the rule was used. RESULTS: A total of 3357 titles and abstracts were assessed, and 8 clinical prediction rules were identified. For all studies, the rule derivations were reported; no study validated a rule in a separate population or assessed its impact in actual practice. The rules differed considerably in population, predictors, outcomes, methodologic quality, and performance. Five of the rules were applicable to children of all ages and severities of trauma. Two of these were high quality (>or=11 of 14 quality items) and had high performance (lower confidence limits for sensitivity >0.95 and required or=13). One of these had high quality (11 of 14 quality items) and high performance (lower confidence limit for sensitivity = 0.94 and required 13% to undergo CT). Four of the 8 rules were applicable to young children, but none exhibited adequate quality or performance. CONCLUSIONS: Eight clinical prediction-rule derivation studies were identified. They varied considerably in population, methodologic quality, and performance. Future efforts should be directed toward validating rules with high quality and performance in other populations and deriving a high-quality, high-performance rule for young children.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,212
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,212
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,005
Bibliométrie0,0120,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,297 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
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

Citations139
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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