Canadian c-spine criteria and nexus in the spinal trauma: comparison at a tertiary referral hospital in Turkey
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Spinal trauma and the ensuing neurological problems transform a person’s social life and result in significant economic and non-economic burden. We compared the diagnostic performances of the National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) Low-Risk Criteria (NLC) with the Canadian C-Spine Rule (CCSR) criteria in identifying lesions. Methods: This retrospective study was conducted on 724 patients after obtaining approval from the ethical board of the hospital. The demographic characteristics of the patients (age, gender), their medical histories, season, trauma occurrence mechanism, hospital arrival time following the development of spinal trauma, their Glasgow Coma Score at the time of admission, their complaints at the time of admission (such as pain, paresthesia, and loss of muscle strength), their spinal trauma lesion levels, and compatibility of the applied viewing methods with the NEXUS and CCSR criteria were collected from the patients’ files. Results: A total of 2,442 cases were diagnosed with spinal trauma. For patients with a spinal fracture, the sensitivity and specificity of CCSR were 99.7% and 17.9%, respectively, while the sensitivity and specificity of NEXUS were 97.6% and 27.2%, respectively. Positive predictive value (PPV) and negative predictive value (NPV) of CCSR were, respectively, 16.3% and 99.7%, while the PPV and NPV of NEXUS were 17.7% and 98.6%, respectively. Conclusions: This study showed that the CCSR criteria are more sensitive than the Nexus criteria.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».