CATCH: a clinical decision rule for the use of computed tomography in children with minor head injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is controversy about which children with minor head injury need to undergo computed tomography (CT). We aimed to develop a highly sensitive clinical decision rule for the use of CT in children with minor head injury. METHODS: For this multicentre cohort study, we enrolled consecutive children with blunt head trauma presenting with a score of 13-15 on the Glasgow Coma Scale and loss of consciousness, amnesia, disorientation, persistent vomiting or irritability. For each child, staff in the emergency department completed a standardized assessment form before any CT. The main outcomes were need for neurologic intervention and presence of brain injury as determined by CT. We developed a decision rule by using recursive partitioning to combine variables that were both reliable and strongly associated with the outcome measures and thus to find the best combinations of predictor variables that were highly sensitive for detecting the outcome measures with maximal specificity. RESULTS: Among the 3866 patients enrolled (mean age 9.2 years), 95 (2.5%) had a score of 13 on the Glasgow Coma Scale, 282 (7.3%) had a score of 14, and 3489 (90.2%) had a score of 15. CT revealed that 159 (4.1%) had a brain injury, and 24 (0.6%) underwent neurologic intervention. We derived a decision rule for CT of the head consisting of four high-risk factors (failure to reach score of 15 on the Glasgow coma scale within two hours, suspicion of open skull fracture, worsening headache and irritability) and three additional medium-risk factors (large, boggy hematoma of the scalp; signs of basal skull fracture; dangerous mechanism of injury). The high-risk factors were 100.0% sensitive (95% CI 86.2%-100.0%) for predicting the need for neurologic intervention and would require that 30.2% of patients undergo CT. The medium-risk factors resulted in 98.1% sensitivity (95% CI 94.6%-99.4%) for the prediction of brain injury by CT and would require that 52.0% of patients undergo CT. INTERPRETATION: The decision rule developed in this study identifies children at two levels of risk. Once the decision rule has been prospectively validated, it has the potential to standardize and improve the use of CT for children with minor head injury.
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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 | 0,022 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».