Are We Missing Traumatic Bowel and Mesenteric Injuries?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Traumatic bowel and mesenteric injury (TBMI), although an uncommon entity, can be lethal if not detected and treated in a timely manner. The purpose of our study was to evaluate the diagnostic accuracy of 64-slice multidetector computed tomography (MDCT) for the detection of TBMI in patients at our level 1 trauma centre. METHODS: We used our hospital's trauma registry to identify patients with a diagnosis of TBMI from January 1, 2006, to June 30, 2013. Only patients who had a 64-slice MDCT scan at presentation and subsequently underwent laparotomy or laparoscopy were included in the study cohort. Using the surgical findings as the gold standard, the accuracy of prospective radiology reports was analyzed. RESULTS: Of the 4781 trauma patients who presented to our institution, 44 (0.92%) had surgically proven TBMI. Twenty-two of 44 were excluded as they did not have MDCT before surgery. The study cohort consisted of 14 males and 8 females with a median age of 41.5 years and a median injury severity score of 27. In total 17 of 22 had blunt trauma and 5 of 22 had penetrating injury. A correct preoperative imaging diagnosis of TBMI was made in 14 of 22 of patients. The overall sensitivity of the radiology reports was 63.6% (95% confidence interval [CI]: 41%-82%), specificity was 79.6% (95% CI: 67%-89%), PPV was 53.9% (95% CI: 33%-73%), and the NPV was 85.5% (95% CI: 73%-94%). Accuracy was calculated at 75.3%. However, only 59% (10 of 17) of patients with blunt injury had a correct preoperative diagnosis. Review of the findings demonstrated that majority of patients with missed blunt TBMI (5 of 7) demonstrated only indirect signs of injury. CONCLUSION: The detection of TBMI in trauma patients on 64-slice MDCT can be improved, especially in patients presenting with blunt injury. Missed cases in this population occurred because the possibility of TBMI was not considered despite the presence of indirect imaging signs. The prospective diagnosis of TBMI remains challenging despite advances in CT technology and widespread use of 64-slice MDCT.
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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 | 0,005 | 0,077 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».