Canadian Computed Tomography Head Rule and Its Impact on Singaporean Practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction We aim to determine the usefulness of the Canadian Computed Tomography (CT) Head Rule in patients who present with minor and minimal head injury to the emergency department. Methods Clinical information was retrospectively collected and the need for CT head was evaluated. The primary outcome measure was the requirement for neurological intervention. The secondary outcome measure was brain injury requiring admission or neurological follow-up. Results A total of 1127 cases were reviewed. About 6.3% had clinically important brain injury; and 1.2% required neurological intervention. The high-risk factors were 45.2% sensitive (95% confidence interval [CI]=27.8-63.7%) and 76.2% specific (95% CI=73.5-78.7%) for predicting need for neurological intervention. All seven risk factors were 73.2% sensitive (95% CI=61.2-82.7%) and 69.8% specific (95% CI=66.9-72.5%) for predicting clinically important brain injury. Overall, the rule had a positive predictive value of 14.0 (95% CI=10.7-18.1) and negative predictive value of 97.5 (95% CI=96.0-98.4). Conclusions In this retrospective validation of the Canadian CT Head Rule in the Singaporean context, we conclude that the lower sensitivity of the rule could be attributed to local neurosurgical practice, lack of application of the rule among clinicians and inclusion of patients with minimal head injury. Practically, the high NPV will mean that patients who do not fulfill the rule can be safely discharged with head injury advice, without the need for a scan. The judicious use of CT head can achieve savings for our health-care system. (Hong Kong j.emerg.med. 2015;22:359-363)
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».