Cervical spine clearance after blunt trauma: current state of the art
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract No definite consensus exists for the clearance of the cervical spine (C-spine) after blunt trauma, despite many validated algorithms, recommendations and guidelines. We intend to answer the most relevant questions with which physicians are confronted when clearing C-spines after blunt trauma in emergency departments (EDs). To exclude significant C-spine injuries we designed an algorithm to be compatible with clinical practice, to simplify patient management and avoid unrewarding evaluation. We conducted an exploratory PubMed search including articles published from January 2000 to October 2018. Keywords used were “cervical spine”, “injury”, “clearance”, “Canadian C-spine Rule”, “CCR” and “national emergency x-radiography utilization study”. Clinical and experimental studies were included in a detailed review. We based our literature review on 33 articles. While answering fundamental triage questions from daily clinical practice, the current literature is discussed in detail. We designed an algorithm for the C-spine clearance suitable for any trauma centre with a high-quality multiplanar reconstruction computerized tomography (CT) scan continuously available. The high sensitivity of the Canadian C-spine Rule (CCR) prevents missing C-spine injuries while limiting the amount of unnecessary radiologic examinations. Plain radiographs were fully abandoned for C-spine clearance. A negative CT scan is sufficient to clear the majority of C-spine injuries and allows for collar removal. In case of motor symptoms or radio-clinical discrepancy, the advice of a specialized spine surgeon must be requested. Magnetic resonance imaging must not be routinely used. Neck pain despite negative imaging is not a reason to delay removal of stiff cervical collars. Cite this article: EFORT Open Rev 2020;5:253-259. DOI: 10.1302/2058-5241.5.190047
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle