Validation and refinement of a clinical decision rule for the use of computed tomography in children with minor head injury in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is uncertainty about which children with minor head injury need to undergo computed tomography (CT). We sought to prospectively validate the accuracy and potential for refinement of a previously derived decision rule, Canadian Assessment of Tomography for Childhood Head injury (CATCH), to guide CT use in children with minor head injury. METHODS: This multicentre cohort study in 9 Canadian pediatric emergency departments prospectively enrolled children with blunt head trauma presenting with a Glasgow Coma Scale score of 13-15 and loss of consciousness, amnesia, disorientation, persistent vomiting or irritability. Phys icians completed standardized assessment forms before CT, including clinical predictors of the rule. The primary outcome was neurosurgical intervention and the secondary outcome was brain injury on CT. We calculated test characteristics of the rule and used recursive partitioning to further refine the rule. RESULTS: Of 4060 enrolled patients, 23 (0.6%) underwent neurosurgical intervention, and 197 (4.9%) had brain injury on CT. The original 7-item rule (CATCH) had sensitivities of 91.3% (95% confidence interval [CI] 72.0%-98.9%) for neurosurgical intervention and 97.5% (95% CI 94.2%-99.2%) for predicting brain injury. Adding "≥ 4 episodes of vomiting" resulted in a refined 8-item rule (CATCH2) with 100% (95% CI 85.2%-100%) sensitivity for neurosurgical intervention and 99.5% (95% CI 97.2%-100%) sensitivity for brain injury. INTERPRETATION: Among children presenting to the emergency department with minor head injury, the CATCH2 rule was highly sensitive for identifying those children requiring neurosurgical intervention and those with any brain injury on CT. The CATCH2 rule should be further validated in an implementation study designed to assess its clinical impact.
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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 | 0,029 | 0,140 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».