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Enregistrement W2324452045 · doi:10.1097/01.ccm.0000424924.86064.89

709

2012· article· en· W2324452045 sur OpenAlexaff
Derek J. Roberts, Vikas P. Chaubey, David Zygun, Diane Lorenzetti, Peter Faris, Chad G. Ball, Andrew W. Kirkpatrick, Matthew James

Notice bibliographique

RevueCritical Care Medicine · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracranial Aneurysms: Treatment and Complications
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDigital subtraction angiographyBlunt traumaRadiologyBluntComputed tomography angiographyMeta-analysisComputed tomographic angiographyLikelihood ratios in diagnostic testingAngiographyNuclear medicineDiagnostic accuracyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Blunt trauma to the carotid and/or vertebral arteries, collectively termed blunt cerebrovascular injury (BCVI), occurs in approximately 1% of hospitalized blunt trauma victims. Although computed tomographic angiography (CTA) is the most frequently used BCVI imaging test, controversy exists as to whether its diagnostic performance compares favorably with the reference-standard, digital subtraction angiography (DSA). Hypothesis: The diagnostic accuracy of CTA compares unfavorably with DSA for BCVI detection in trauma patients. Methods: We searched electronic databases (MEDLINE, PubMed, EMBASE, Cochrane, and Web of Science) (1950 to May 22nd, 2012), article bibliographies, conference proceedings (2008 to 2011), and clinical trials registries. Two investigators independently screened articles and selected studies comparing the accuracy of CTA with DSA for BCVI detection in trauma patients. Pooled estimates of sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios were calculated using bivariate random effects models. Results: Eight studies that examined 5704 carotid or vertebral arteries in 1426 trauma patients met inclusion criteria. The pooled sensitivity and specificity for BCVI detection with CTA versus DSA was 66% (95% CI, 49% to 79%; I2=80.4%) and 97% (95% CI, 91% to 99%; I2=94.6%), respectively. Corresponding pooled positive and negative likelihood ratios were 20.0 (95% CI, 6.9 to 58.4; I2=87.7%) and 0.35 (95% CI, 0.22 to 0.56; I2=74.9%), respectively. Although the pooled sensitivity varied with the number of available CT slices, the training of interpreting radiologists, and in a pattern suggestive of differences in diagnostic threshold for judging CTA positivity, it remained =80% among studies that used scanners with =16-slices per rotation and where the CTA was read by neuroradiologists. Conclusions: Existing evidence suggests that the diagnostic performance of CTA varies considerably across studies, likely due to an implicit variation in diagnostic threshold across trauma centers. Moreover, although CTA appears to lack sensitivity to adequately rule-out BCVI, it may be useful to rule-in BCVI among trauma patients with a high pretest probability of injury.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,6700,510

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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