Detection of significant bowel and mesenteric injuries in blunt abdominal trauma with 64-slice computed tomography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 5% of blunt abdominal trauma patients experience blunt bowel and mesenteric injuries (BBMIs). The diagnosis may be elusive as computed tomography (CT) can occasionally miss these injuries. Recent advancements in CT technology, however, may improve detection rates. This study will assess the false-negative rate of BBMI using a 64-slice computed tomographic scanner in adults with blunt abdominal trauma. METHODS: All blunt abdominal trauma patients with laparotomy confirmed BBMI were retrospectively identified within a 5-year period at a Level I trauma center. Only patients who underwent preoperative abdominal CT were included. CT reports were examined specifically for findings suggestive of BBMI and compared with operative findings. A completely normal computed tomographic scan result as interpreted by a staff radiologist but operative findings of BBMI was considered a false negative. RESULTS: One hundred ninety five cases of laparotomy-proven BBMI were identified from the trauma registry, of which 68 patients met study inclusion criteria. All study patients had free fluid present on CT. As a result, there were no false-negative computed tomographic scan results for BBMI. Four patients had isolated small amounts of free fluid without any additional suggestive CT findings of BBMI or solid-organ injury. Mesenteric or bowel hematomas and bowel wall thickening were present in 57% and 50% of cases, respectively. CONCLUSION: The false-negative rates of BBMI may be reduced with a 64-slice computed tomographic scan. In this study, all patients had free fluid identified on CT. Consequently, even minimal free fluid remains relevant in patients with blunt abdominal injury. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic test, level III.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».