Computed tomography evaluation of traumatic rupture of the thoracic aorta: an outcome study.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: [corrected] To assess the long-term outcome of blunt trauma patients with suspected thoracic aortic or great vessel injury that was evaluated with contrast-enhanced chest computed tomography (CT). METHODS: We studied the outcome of 278 consecutive patients who received contrast-enhanced CT for blunt chest trauma with computerized searches of the regional trauma database, hospital medical records, universal government medical coverage plan billing records, and regional vital statistics databases. Data retrieved included patient demographics, mechanism of injury, status of the aorta and proximal great vessels at contrast-enhanced CT, hospital discharge diagnoses, and outpatient procedural billings with specific attention to aortic or great vessel injury. Median follow-up was 615 days following the traumatic event. RESULTS: Six subjects demonstrated direct signs of aortic or proximal great vessel injury on contrast-enhanced chest CT, as follows: aortic pseudoaneurysm and intimal flap (n = 4), carotid artery dissection (n = 1), and aortic dissection (n = 1). All were surgically treated, except the patient with aortic dissection, who was treated medically. In the other subjects, contrast-enhanced CT was negative (n = 230) or showed isolated mediastinal hematoma (n = 42). The computerized searches of the medical databases showed that none of these 272 subjects had procedures for, or died from, aortic or great vessel injury during the follow-up period. CONCLUSION: Computerized searches of medical databases found no evidence of missed thoracic aortic or proximal great vessel injury in blunt trauma patients who were evaluated with contrast-enhanced chest CT.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».