Clinical Decision Rules for Paediatric Minor Head Injury: Are CT Scans a Necessary Evil?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: High performing clinical decision rules (CDRs) have been derived to predict which head-injured child requires a computed tomography (CT) of the brain. We set out to evaluate the performance of these rules in the Singapore population. MATERIALS AND METHODS: This is a prospective observational cohort study of children aged less than 16 who presented to the emergency department (ED) from April 2014 to June 2014 with a history of head injury. Predictor variables used in the Canadian Assessment of Tomography for Childhood Head Injury (CATCH), Children's Head Injury Algorithm for the Prediction of Important Clinical Events (CHALICE) and Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) CDRs were collected. Decisions on CT imaging and disposition were made at the physician's discretion. The performance of the CDRs were assessed and compared to current practices. RESULTS: A total of 1179 children were included in this study. Twelve (1%) CT scans were ordered; 6 (0.5%) of them had positive findings. The application of the CDRs would have resulted in a significant increase in the number of children being subjected to CT (as follows): CATCH 237 (20.1%), CHALICE 282 (23.9%), PECARN high- and intermediate-risk 456 (38.7%), PECARN high-risk only 45 (3.8%). The CDRs demonstrated sensitivities of: CATCH 100% (54.1 to 100), CHALICE 83.3% (35.9 to 99.6), PECARN 100% (54.1 to 100), and specificities of: CATCH 80.3% (77.9 to 82.5), CHALICE 76.4% (73.8 to 78.8), PECARN high- and intermediate-risk 61.6% (58.8 to 64.4) and PECARN high-risk only 96.7% (95.5 to 97.6). CONCLUSION: The CDRs demonstrated high accuracy in detecting children with positive CT findings but direct application in areas with low rates of significant traumatic brain injury (TBI) is likely to increase unnecessary CT scans ordered. Clinical observation in most cases may be a better alternative.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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.
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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 découle