The Canadian C-Spine Rule versus the NEXUS Low-Risk Criteria in Patients with Trauma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Canadian C-Spine (cervical-spine) Rule (CCR) and the National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) Low-Risk Criteria (NLC) are decision rules to guide the use of cervical-spine radiography in patients with trauma. It is unclear how the two decision rules compare in terms of clinical performance. METHODS: We conducted a prospective cohort study in nine Canadian emergency departments comparing the CCR and NLC as applied to alert patients with trauma who were in stable condition. The CCR and NLC were interpreted by 394 physicians for patients before radiography. RESULTS: Among the 8283 patients, 169 (2.0 percent) had clinically important cervical-spine injuries. In 845 (10.2 percent) of the patients, physicians did not evaluate range of motion as required by the CCR algorithm. In analyses that excluded these indeterminate cases, the CCR was more sensitive than the NLC (99.4 percent vs. 90.7 percent, P<0.001) and more specific (45.1 percent vs. 36.8 percent, P<0.001) for injury, and its use would have resulted in lower radiography rates (55.9 percent vs. 66.6 percent, P<0.001). In secondary analyses that included all patients, the sensitivity and specificity of CCR, assuming that the indeterminate cases were all positive, were 99.4 percent and 40.4 percent, respectively (P<0.001 for both comparisons with the NLC). Assuming that the CCR was negative for all indeterminate cases, these rates were 95.3 percent (P=0.09 for the comparison with the NLC) and 50.7 percent (P=0.001). The CCR would have missed 1 patient and the NLC would have missed 16 patients with important injuries. CONCLUSIONS: For alert patients with trauma who are in stable condition, the CCR is superior to the NLC with respect to sensitivity and specificity for cervical-spine injury, and its use would result in reduced rates of radiography.
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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 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».