Clinical Decision Rules for Adults With Minor Head Injury: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are many clinical decision rules for adults with minor head injury, but it is unclear how they compare in terms of diagnostic accuracy. This study aimed to systematically identify clinical decision rules for adults with minor head injury and compare the estimated diagnostic accuracies for any intracranial injury and injury requiring neurosurgical intervention. METHODS: Several electronic bibliographic databases covering biomedical, scientific, and gray literature were searched from inception to March 2010. At least two independent reviewers determined the eligibility of cohort studies that described a clinical decision rule to identify adults with minor head injury (Glasgow Coma Scale score, 13-15) at risk of intracranial injury or injury requiring neurosurgical intervention. RESULTS: Twenty-two relevant studies were identified. Differences existed in patient selection, outcome definition, and reference standards used. Nine rules stratified patients into high- and moderate-risk categories (to identify neurosurgical or nonsurgical intracranial lesions). The Canadian Computed Tomography Head Rule (CCHR) high-risk criteria have sensitivity of 99% to 100% with specificity of 48% to 77% for injury requiring neurosurgical intervention. Other rules such as New Orleans criteria, National Emergency X-Radiography Utilization Study II, Neurotraumatology Committee of the World Federation of Neurosurgical Societies, Scandinavian, and Scottish Intercollegiate Guidelines Network produce similar sensitivities for injury requiring neurosurgical intervention but with lower and more variable specificity values. DISCUSSION: The most widely researched decision rule is the CCHR, which has consistently shown high sensitivity for identifying injury requiring neurosurgical intervention with an acceptable specificity to allow considered use of cranial computed tomography. No other decision rule has been as widely validated or demonstrated as acceptable results, but its exclusion criteria make it difficult to apply universally.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».