Ottawa Knee Rule: Investigating Use and Application in a Tertiary Teaching Hospital
Notice bibliographique
Résumé
Background Knee injuries are encountered commonly in the emergency departments (EDs) in Ireland. Validated clinical decision rules such as Ottawa knee rule (OKR) can be used in acute knee injury settings to reduce the number of unnecessary radiography. Clinical judgment can be used to distinguish between suspected fractures and non-fractures in many cases; however, radiography is still routinely requested. Objectives We evaluated the OKRs in a high-volume tertiary teaching hospital in Ireland to determine whether the rule could be safely used to decide whether patients with acute blunt knee trauma should undergo radiography. Methods This was an observational study conducted in the ED over a three-month period in a tertiary referral hospital. A total of 110 patients with acute knee injuries were examined using OKR. Inclusion criteria included patients with acute knee injuries due to blunt trauma or twisting injury and patients with lacerations or contusions. Open fractures and fractures due to penetrating injury were excluded from the study. Results Fractures were seen in 12 (13.2%) of the 110 patents who met the inclusion criteria. The OKR predicted all 12 fractures. Sensitivity was 100%, and specificity was 39%. Conclusions The OKR is highly sensitive for fracture in this setting and can be safely used to decide whether patients with acute blunt knee trauma should undergo radiography.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».