Evidence-Based Validation of the Predictive Value of the American Association for the Surgery of Trauma Kidney Injury Scale
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the predictive value of the American Association for the Surgery of Trauma (AAST) kidney injury scale for the management of traumatic renal injuries. METHODS: From October 1995 through October 2004, 424 patients presented to our hospital with traumatic renal injury. RESULTS: Overall, 27.8% of patients had grade I injury, 26.4% had grade II injury, 19.3% had grade III injury, 18.2% had grade IV injury, and 8.3% had grade V injury. Patient age, Glasgow Coma Scale score, Revised Trauma Score, creatinine, blood urea nitrogen (BUN), white blood count, gender, substance abuse, shock, flank ecchymosis, abdominal pain, and mortality were not associated with AAST grade. Systolic blood pressure and hematocrit levels decreased with increasing AAST grades (p = 0.032 and p = 0.045, respectively). Volume transfused and length of hospitalization increased with AAST grades (p = 0.003 and p = 0.004, respectively). Patients with gunshot injury had higher AAST grades than those with blunt trauma (p < 0.001). Hypotension (14%), blood transfusion (47%), gross hematuria (65.9%), and flank pain (25%) were associated with higher AAST grades (p = 0.010, p < 0.001, p = 0.016, and p = 0.001, respectively). Ninety patients (21.2%) underwent renal exploration: 61% nephrectomies and 39% renorraphies. In multivariable analyses, type of injury, hematuria at presentation, and AAST scale predicted the risk of renal exploration (p < 0.001, p = 0.024, and p < 0.001, respectively), whereas type of injury and AAST scale were the sole predictors of nephrectomy (p < 0.001 and p < 0.001, respectively). CONCLUSIONS: We confirmed that the AAST injury severity scale is a powerful and valid tool for prediction of clinical outcome in patients with renal trauma.
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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 | 0,048 | 0,158 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».