Delayed Identification of Pediatric Abuse-Related Fractures
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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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».