A Retrospective Study of Patients with Minor Head Injury to Compare the Canadian CT Head Rule and the New Orleans Criteria
Notice bibliographique
Résumé
Objective To compare the performance of the Canadian CT Head Rule (CCHR) and the New Orleans Criteria (NOC) in minor head injury patients. Method This retrospective cohort study collected data and CT head reports of all minor head injury patients from 1 January 2008 to 31 December 2010. We compared the sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of both rules in predicting clinically important brain injury on CT and the need of neurosurgical intervention. Results We reviewed 474 patients with minor head injury. Seventy seven patients had clinically important brain injury and 11 underwent neurosurgical intervention. The sensitivity of the CCHR and NOC in predicting clinically important brain injury were 80% (95% confidence interval [CI] 70-88%) and 92% (95% CI 86-98%), respectively; and the specificity of the CCHR and NOC were 39% (95% CI 33-44%) and 17% (95% CI 13-21%), respectively. The sensitivity of the CCHR and NOC in predicting the need of neurosurgical intervention were 80% (95% CI 55-100%) and 100% (95% CI 100-100%), respectively; and the specificity of the CCHR and NOC were 36% (95% CI 31-41%) and 15% (95% CI 12-19%), respectively. The negative predictive values (NPV) of the CCHR and NOC for clinically important brain injury were 88% (95%CI 83-94%) and 91% (95%CI 84-98%); and for the need of neurosurgical intervention were 99% (95% CI 96-100%) and 100% (95% CI 100-100%). Amongst those missed cases, 88% in the CCHR group and 83% in the NOC group reported loss of consciousness. Conclusions The NOC is more sensitive but less specific than the CCHR in predicting both outcomes. Both rules have excellent NPV to rule out the need of neurosurgical intervention.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».