Two Different Approaches in Obtaining Head Computerized Tomography Scan in Minor Head Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Background: The management of minor head injury (GCS score of 15) especially in the use of computed tomography (CT) scan is still controversial. As a big and developing country, Indonesia faced some problems in the management of minor head injuries. Those problems were limited number of CT scan, big number of minor head injured patients assessed in emergency unit and far distance between small cities and referral centers. This study was aimed to provide different approaches in obtaining CT scan in this group of patients. Methods: This was a cohort prospective study involving 364 head injured patients with a GCS score of 15, aged over six years. All studied clinical data were recorded and CT scan was obtained. The relationship between the clinical risk factors and the presence of abnormal CT scan (the first end point of this study) and the need for surgery (the second end point) were tested by univariate analysis ((X 2 -test). Logistic regression analysis was then used to find the best combination of these clinical factors that were highly sensitive to detect abnormal CT scan and the need for surgery. Results: The incidence of abnormal CT scan and the need for surgery were 13.2% and 3.7% respectively. Loss of consciousness (LOC) ( R R 4 . 84, 95 % CI 1 . 29 - 18 . 13) , amnesia ( R R 4 . 45, 95% CI 1 . 86 - 10 . 68), cranial soft tissue injury ( R R 8 . 56, 95% CI 3 . 43 - 21 . 46), skull fracture ( R R 6 . 81, 95% CI 2 . 04 - 22 . 77), age > 60 years ( R R 5 . 56, 95% CI 2 . 09 - 14 . 77) were significant clinical factors of abnormal CT scan. While amnesia ( R R 0 . 068, 95% CI 0 . 007 - 0 . 626), cranial soft tissue injury ( RR 0 . 076, 95% CI 0 . 009 - 0 . 647) and skull fracture ( R R 0 . 145, 95% CI 0 . 035 - 0 . 607) were significant clinical factors of the need for surgery . Conclusion: Our recent study provided two different approaches in obtaining head CT scan in minor head injuries, which were dependent on the availability of CT scan and the aim of taking CT scan. J Neurol Res. 2013;3(3-4):114-121 doi: https://doi.org/10.4021/jnr225w
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».