The validity of canadian cervical spine rules and the NEXUS low risk criteria in trauma patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: The first decision rule developed to identify clinically significant injuries in blunt cervical trauma patients is National Emergency X-Radiography Utilisation Study (NEXUS). In the NEXUS study, the negative predictive value (NPV) has been determined as 99.8%. Sensitivity of Canadian Cervical Spine Rules (CCR) was reported as 99.4%, specificity as 45.1% and NPV was reported as 100%. The objective of this study is to determine the reliability and utility of NEXUS and CCR for Turkish patient population that has a risk of cervical injury. Methods: This prospective observational study included 225 patients, all stable, conscious patients over 16 years of age who had acute trauma and were brought to the hospital with ambulances or using their own means and who had been injured by a mechanism that may cause cervical trauma, and without exclusion criteria. The patients included in the study were then evaluated for NEXUS and CCR validity.Results: When CCR was evaluated as a whole, it was determined that all pathological cases were identified using these rules. In terms of identifying the presence of pathological imaging finding the sensitivity of CCR was 100% (95% CI % 56-100) and specificity was 3.2% (95% CI 1.4-6.7%). NEXUS's sensitivity was calculated as 93% (95% CI 83-97) and specificity as 1.3%(95% CI 0.2-5.1). Conclusion: CCR and the NEXUS were determined to be useful in the emergency department for the exclusion of cervical pathologies. CCR were more reliable and useful when compared with the NEXUS.
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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 | 0,003 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».