Criteria for Performing Cranial Computed Tomography for Chinese Patients With Mild Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Computed tomography (CT) provides the primary diagnostic evidence for traumatic brain injury (TBI), but few positive traumatic findings are discovered in patients with mild TBI. In China, there are no existing criteria for selecting patients with mild TBI to undergo CT, and almost all of these patients undergo cranial CT in the emergency department. This retrospective study was performed to evaluate the necessity of cranial CT among patients with mild TBI, as well as the feasibility of 2 popular criteria (Canadian CT head rule [CCHR] and New Orleans Criteria [NOC]) in China. Patients with mild TBI who underwent cranial CT within 24 hours of the trauma were included in our institute. Two neurosurgeons reviewed the CT images independently to identify positive CT findings. The sensitivity and specificity of CCHR and NOC for positive CT findings related to TBI were analyzed. Finally, this study included 625 patients. Positive CT findings related to TBI were discovered in 13.12% (82/625) of these patients on cranial CT, and 6.88% (43/625) of them were admitted to the hospital for further management. Ultimately, 11 patients (1.76%, 11/625) underwent neurosurgery. In this study, the sensitivities of both the CCHR and NOC were 100%, but the specificity of CCHR was 43.36% and that of NOC was 33.12%. Based on our study, both CCHR and NOC have high sensitivity for the detection of positive CT findings related to head trauma in patients with mild TBI.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».