A multicenter trial of current trends in the diagnosis and management of high-grade pancreatic injuries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Outcomes following pancreatic trauma have not improved significantly over the past two decades. A 2013 Western Trauma Association algorithm highlighted emerging data that might improve the diagnosis and management of high-grade pancreatic injuries (HGPIs; grades III-V). We hypothesized that the use of magnetic resonance cholangiopancreatography, pancreatic duct stenting, operative drainage versus resection, and nonoperative management of HGPIs increased over time. METHODS: Multicenter retrospective review of diagnosis, management, and outcomes of adult pancreatic injuries from 2010 to 2018 was performed. Data were analyzed by grade and time period (PRE, 2010-2013; POST, 2014-2018) using various statistical tests where appropriate. RESULTS: Thirty-two centers reported data on 515 HGPI patients. A total of 270 (53%) had penetrating trauma, and 58% went directly to the operating room without imaging. Eighty-nine (17%) died within 24 hours. Management and outcomes of 426 24-hour survivors were evaluated. Agreement between computed tomography and operating room grading was 38%. Magnetic resonance cholangiopancreatography use doubled in grade IV/V injuries over time but was still low.Overall HGPI treatment and outcomes did not change over time. Resection was performed in 78% of grade III injuries and remained stable over time, while resection of grade IV/V injuries trended downward (56% to 39%, p = 0.11). Pancreas-related complications (PRCs) occurred more frequently in grade IV/V injuries managed with drainage versus resection (61% vs. 32%, p = 0.0051), but there was no difference in PRCs for grade III injuries between resection and drainage.Pancreatectomy closure had no impact on PRCs. Pancreatic duct stenting increased over time in grade IV/V injuries, with 76% used to treat PRCs. CONCLUSION: Intraoperative and computed tomography grading are different in the majority of HGPI cases. Resection is still used for most patients with grade III injuries; however, drainage may be a noninferior alternative. Drainage trended upward for grade IV/V injuries, but the higher rate of PRCs calls for caution in this practice. LEVEL OF EVIDENCE: Retrospective diagnostic/therapeutic study, level III.
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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 | 0,008 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».