Traumatic Brain Injury in Trauma Patients With Isolated Facial Fractures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diagnosis of traumatic brain injury (TBI), and specifically mild TBI (mTBI), is a diagnostic challenge which can delay diagnosis preventing early intervention and follow-up care. Facial fractures represent an objective surrogate marker for potential force transmission to the neural cavity. The authors' objective was to characterize the prevalence of TBI in trauma patients with isolated facial fractures stratified by injury severity. METHODS: The authors performed a retrospective cross-sectional study of the National Trauma Databank (NTDB) from 2007 to 2014 assessing a total of 1,867,761 participants identified as having a TBI and 306,785(60.2%) had an isolated facial fracture using ICD-9 codes. TBI severity was subdivided using Glasgow Coma Scale into mTBI and moderate-to-severe TBI. Logistic regression assessed odds of mTBI and moderate-to-severe TBI with different isolated facial fractures adjusted for injury severity. RESULTS: Trauma patients with isolated facial fractures of the nasal bone, mandible, malar region and maxilla, orbital floor, and alveolar and palate had a concomitant prevalence of mTBI ranging from 21.3% to 46.0% and moderate-to-severe TBI ranging from 7.3% to 18.4%. Mandibular fractures had the lowest odds of mTBI and moderate to severe TBI while alveolar and palate fractures had the highest odds of mTBI [OR3.20,95%CI (3.11-3.30)] and moderate to severe TBI [OR3.83,95%CI (3.65-4.01)]. CONCLUSIONS: Isolated facial fractures have a high prevalence of mTBI at all injury severity levels. Clinicians can use the presence of facial fractures in trauma patients to serve as clinical markers for TBI, without distracting from already existing trauma protocols and their focus on treatment of immediate life-threatening injuries raising both awareness and potential for early intervention.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».