The Effectiveness of Focused Assessment With Sonography for Trauma in Evaluating Blunt Abdominal Trauma With a Seatbelt Mark Sign
Notice bibliographique
Résumé
Background: Specific injury patterns have been recognized from seatbelt use including hollow viscous, mesenteric, and musculoskeletal injuries. We aimed to evaluate if focused assessment with sonography for trauma (FAST) is a reliable screening tool for the initial evaluation of the blunt abdominal trauma patient with a seatbelt sign. Methods: A retrospective review of adult trauma patients with blunt abdominal trauma and a positive seatbelt sign were evaluated over a three-year period. Data collected included age, gender, Glasgow coma scale (GCS), presence or absence of abdominal tenderness, results of diagnostic studies, operative findings, missed injuries, and mortality. Results: A total of sixty-nine patients were evaluated. Fifty-eight ultrasound scans were interpreted as negative and 11 positive. Three of the 11 were taken immediately to the operating room. The remaining 8 underwent computerized tomography (CT) according to protocol and clinical management was altered in two. Sixteen patients with a negative ultrasound examination underwent CT. Our series revealed 11 true and no false positives, as well as 54 true and 4 false negatives. The sensitivity of utilizing FAST for detecting a clinically significant injury in this study is 73% with 100% specificity, a negative predictive value of 93%, positive predictive value of 100%, and accuracy of 94%. Conclusions: The use of FAST, not as a single diagnostic modality, but as a screening tool with selective use of CT, is a relatively reliable instrument for the initial evaluation of the blunt abdominal trauma patient with a seatbelt mark sign. J Curr Surg. 2014;4(1):17-22 doi: http://dx.doi.org/10.14740/jcs207w
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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 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».