What Are the Expected Findings on Follow-up Computed Tomography Angiogram in Post-traumatic Patients with Blunt Cerebrovascular Injury?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Blunt cerebrovascular injury (BCVI) is a rare but potentially devastating diagnosis. Our study establishes the temporal changes and findings on follow-up imaging. METHODS: For this retrospective, institutional review board-approved study, the hospital trauma registry was queried for all severely injured polytrauma patients who underwent computed tomography angiogram (CTA) scans in the emergency department between January 1, 2010, and December 31, 2016, with injury severity score ≥16, yielding 3747 patients. A total of 128 patients had a follow-up CTA for BCVI. The grade, location, and outcomes of injuries on follow-up imaging were studied. RESULTS: A vehicular collision was the most common mechanism of injury (75%). The majority of patients (61%) had a Glasgow Coma Scale of 10-15. Vertebral fractures were the most common associated injury (57%). The overall incidence of BCVI in our study population was 4.8%. On the initial CTA, 50% of injuries were grade 1, 25.4% were grade 2, 7% were grade 3, 17% were grade 4, and 0.6% were grade 5. For the different grades of injuries, improvement has been documented in 44% with complete healing in 34%, while 51% of injuries remained unchanged from the initial scan. Only 5% progressed to a higher-grade injury. Twelve patients developed strokes with an incidence of 9.4% in patients with a follow-up CTA. CONCLUSIONS: This study can help increase the awareness of radiologists about the evolution patterns of different grades of BCVIs on follow-up CTA for severely injured posttraumatic patients.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».