The Accuracy of the Ottawa Knee Rule To Rule Out Knee Fractures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Ottawa knee rule is a clinical decision aid that helps rule out fractures and avoid unnecessary radiography. PURPOSE: To summarize evidence about the accuracy of the Ottawa knee rule. DATA SOURCES: Relevant English- and non-English-language articles were identified from PreMEDLINE and MEDLINE (1966-2003), EMBASE (1980-2003), CINAHL (1982-2003), BIOSIS (1990-2003), the Cochrane Library (2002, Issue 3), the Science Citation Index database, reference lists of included studies, and experts. STUDY SELECTION: Articles were included if they reported enough information to determine the sensitivity and specificity of the Ottawa knee rule for detecting fractures confirmed either radiologically or in combination with follow-up. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently extracted data on study samples, the ways that the Ottawa knee rule was used, and methodologic characteristics of studies. DATA SYNTHESIS: Of 11 identified studies, 6 involving 4249 adult patients were considered appropriate for pooled analysis. The pooled negative likelihood ratio was 0.05 (95% CI, 0.02 to 0.23), the pooled sensitivity was 98.5% (CI, 93.2% to 100%), and the pooled specificity was 48.6% (CI, 43.4% to 51.0%). CONCLUSION: A negative result on an Ottawa knee rule test accurately excluded knee fractures after acute knee injury. However, because the rule is calibrated toward 100% sensitivity and actual fracture prevalences are usually low, large-scale, multicentered studies are still needed to establish the cost-effectiveness of routinely implementing the rule.
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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 | 0,111 | 0,490 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».