Accuracy of Canadian CT Head Rule and New Orleans Criteria for Minor Head Trauma; a Systematic Review and Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The present meta-analysis has two objectives; primarily, the predictive values of Canadian computed tomography (CT) head rule (CCHR) and New Orleans Criteria (NOC) will be compared. Secondly, the possibility of interchangeable use of the two models in cases of contraindication will be evaluated. METHODS: " command. RESULTS: Data from 14 articles were included (21140 samples). Summary sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratio of CCHR in prediction of positive CT findings were 89.8% (95% CI: 79.6 to 95.2), 38.3% (95% CI: 34.0 to 42.8), and 5.5 (95% CI: 2.3 to 13.1), respectively. In addition, summary sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratio of NOC in prediction of positive CT findings were 97.2% (95% CI: 89.7 to 99.2), 12.3% (95% CI: 7.4 to 19.8), and 4.8 (95% CI: 1.2 to 18.3), respectively. Summary sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratio of CCHR in prediction of clinically important TBI (ciTBI) in mild TBI patients were 92.5% (95% CI: 79.5 to 97.5), 40.1% (95% CI: 34.8 to 45.6), and 8.3 (95% CI: 2.4 to 29.2), respectively. In addition, summary sensitivity, specificity, and diagnostic odds ratio of NOC in prediction of ciTBI were 98.3% (95% CI: 93.8 to 99.6), 8.5% (95% CI: 4.8 to 14.5), and 5.4 (95% CI: 1.5 to 20.0), respectively. CONCLUSION: The present meta-analysis demonstrated that both CCHR and NOC scores have a good predictive value in predicting the presence of abnormal findings in CT scan and ciTBI. The similar performance of CCHR and NOC models results in their interchangeable use in cases of contraindication.
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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 | 0,020 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».