Epidemiology of Thoracolumbar Spine Injury in Blunt Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the prevalence, distribution, and demographics of thoracolumbar (TL) spine injuries following blunt trauma. METHODS: Prospective, cross-sectional study of a consecutive sample of all blunt trauma patients presenting initially to the emergency department (ED) of a Level 1 trauma center and undergoing thoracic and/or lumbar spine radiography from August 1997 to November 1998. The age, sex, and mechanism of injury of each patient as well as location and type of spine injury were recorded for those patients with vertebral fractures, dislocations, or subluxations. RESULTS: Two thousand four hundred four blunt trauma patients were enrolled. Vertebral injuries were identified in 152 individuals (6.3%, 95% CI = 5.4% to 7.4%). Two hundred sixty distinct anatomic levels of injury were identified in these 152 individuals. Of these 260 injuries, 42 (16.2%) occurred at L1, 38 (14.6%) at L2, 29 (11.1%) at L3, and 27 (10.4%) at T12, making these the most commonly injured vertebrae. Injuries were most common (34 patients) in those aged 30-39 years and were least common (12 patients) in those under 18 years. Compression fractures (52%) were the most common injury in the thoracic spine, while transverse process fractures (48%) were the most common injuries in the lumbar spine. CONCLUSIONS: The prevalence of TL injuries in ED blunt trauma patients undergoing TL radiographs is 6.3%. The most commonly injured area of the TL spine is the thoracolumbar junction.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».