Regional Variability in the Use of CT for Patients with Suspected Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the use of computed tomography (CT) scans in patients with suspected acute mild traumatic brain injury (mTBI) presenting to emergency departments. METHOD: 850 potential mTBI cases were identified through reviews of three months of health records from nine selected emergency departments across the province of Ontario. Records for review were selected using the International Classification of Disease, 9th revision, Clinical Modification codes and Injury codes. RESULTS: Patients who received head CT were significantly older (p<0.01), had documented loss-of-consciousness (LOC) &/or Post-Traumatic Amnesia (PTA) (p<0.001), documented nausea (p<0.01), documented vomiting (p<0.001), abnormal neurological exam results (p<0.01), had visited an urban center (p<0.001), and/or arrived by ambulance (p<0.001). The significant predictors of CT scan prescription (in a forward stepwise logistic regression) were urban location of hospital (OR=5.14; p<0.001), LOC &/or PTA (OR=4.83; p< or =0.001), vomiting (OR=2.56; p< or =0.01), arrival by ambulance (OR=2.15; p< or =0.001), nausea (OR=1.92; p< or =0.02) and older age (OR=1.02; p< or =0.01). CONCLUSION: These data extend our knowledge regarding the use of CT during acute diagnosis and management of suspected mTBI patients. In addition to confirming previously reported risk factors of intracranial complication, geographical location of hospital and arrival mode were found to be significant predictors of CT use. The results suggest that the management patterns for acute mTBI are inconsistent. The implications of this are discussed.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».