Accuracy of single-pass whole-body computed tomography for detection of injuries in patients with major blunt trauma
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Contrast-enhanced whole-body computed tomography (also called "pan-scanning") is considered to be a conclusive diagnostic tool for major trauma. We sought to determine the accuracy of this method, focusing on the reliability of negative results. METHODS: Between July 2006 and December 2008, a total of 982 patients with suspected severe injuries underwent single-pass pan-scanning at a metropolitan trauma centre. The findings of the scan were independently evaluated by two reviewers who analyzed the injuries to five body regions and compared the results to a synopsis of hospital charts, subsequent imaging and interventional procedures. We calculated the sensitivity and specificity of the pan-scan for each body region, and we assessed the residual risk of missed injuries that required surgery or critical care. RESULTS: A total of 1756 injuries were detected in the 982 patients scanned. Of these, 360 patients had an Injury Severity Score greater than 15. The median length of follow-up was 39 (interquartile range 7-490) days, and 474 patients underwent a definitive reference test. The sensitivity of the initial pan-scan was 84.6% for head and neck injuries, 79.6% for facial injuries, 86.7% for thoracic injuries, 85.7% for abdominal injuries and 86.2% for pelvic injuries. Specificity was 98.9% for head and neck injuries, 99.1% for facial injuries, 98.9% for thoracic injuries, 97.5% for abdominal injuries and 99.8% for pelvic injuries. In total, 62 patients had 70 missed injuries, indicating a residual risk of 6.3% (95% confidence interval 4.9%-8.0%). INTERPRETATION: We found that the positive results of trauma pan-scans are conclusive but negative results require subsequent confirmation. The pan-scan algorithms reduce, but do not eliminate, the risk of missed injuries, and they should not replace close monitoring and clinical follow-up of patients with major trauma.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle