Delayed Identification of Pediatric Abuse-Related Fractures
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
OBJECTIVES: Because physicians may have difficulty distinguishing accidental fractures from those that are caused by abuse, abusive fractures may be at risk for delayed recognition; therefore, the primary objective of this study was to determine how frequently abusive fractures were missed by physicians during previous examinations. A secondary objective was to determine clinical predictors that are associated with unrecognized abuse. METHODS: Children who were younger than 3 years and presented to a large academic children's hospital from January 1993 to December 2007 and received a diagnosis of abusive fractures by a multidisciplinary child protective team were included in this retrospective review. The main outcome measures included the proportion of children who had abusive fractures and had at least 1 previous physician visit with diagnosis of abuse not identified and predictors that were independently associated with missed abuse. RESULTS: Of 258 patients with abusive fractures, 54 (20.9%) had at least 1 previous physician visit at which abuse was missed. The median time to correct diagnosis from the first visit was 8 days (minimum: 1; maximum: 160). Independent predictors of missed abuse were male gender, extremity versus axially located fracture, and presentation to a primary care setting versus pediatric emergency department or to a general versus pediatric emergency department. CONCLUSIONS: One fifth of children with abuse-related fractures are missed during the initial medical visit. In particular, boys who present to a primary care or a general emergency department setting with an extremity fracture are at a particularly high risk for delayed diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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