THE EVALUATION OF PATIENT WITH CHILDHOOD MINÖR HEAD TRAUMA ACCORDING TO CANADIAN ASSESSMENT OF TOMOGRAPHY FOR CHILDHOOD HEAD İNJURY (CATCH) RULE
Notice bibliographique
Résumé
Aim: we aimed to test the reliability of Canadian Assessment of Tomography for Childhood Head İnjury (CATCH) Rule iin children with minor head injury. Methods: It was performed prospectively on patients admitted due to minor head trauma. Patients were evaluated with CATCH rule and divided into 2 groups. Descriptive values are number and percentage for categorical data, mean ± standard deviation for age expressed in terms. For categorical data in comparison of groups, Chi-Square and Fisher-Exact test, T test was used on independent samples for continuous data. p <0.05 value was considered statistically significant. Results: The most common cause of travma was game and sports injuries. In our study, the CATCH rule has been calculateted sensitivity 100%, specificity 48.5%, and negative predictive value was 51.5%. Conclusion: We found the CATCH rule was very successful in reducing unnecessary CT shots. Цель: проверить надежность правил канадской оценки томографии для детской травмы головы (CATCH) у детей с легкой травмой головы. Методы: проспективное исследование пациентов детского возраста, поступивших с легкой травмой головы. Пациентов оценивали в соответствии с правилами CATCH, их разделили на 2 группы. Применяли описательные значения - это число и процент для категориальных данных, среднее ± стандартное отклонение для возраста, выраженное в терминах. Для категориальных данных при сравнении групп, критериев хи-квадрат и точного критерия Фишера, Т-критерий использовался в независимых выбороках для непрерывных данных. Статистически значимым считалось значение p <0,05. Результаты: Наиболее частой причиной травмы были игровые и спортивные ситуации. В нашем исследовании по правилу CATCH была рассчитана чувствительность 100%, специфичность 48,5%, а прогностическая ценность отрицательного результата составила 51,5%. Заключение: установлено, что правило CATCH очень эффективно сокращает количество ненужных CT-исследований. Мақсат: Жеңіл бас жарақаты бар балаларда (CATCH) бас жарақатына арналған томографияны канадалық бағалау ережелерінің сенімділігін тексеру. Әдістер: Жеңіл бас жарақатымен түскен бала жасындағы науқастарды проспективті зерттеу. Науқастарды САТСН ережелеріне сәйкес бағалап, оларды 2 топқа бөлді. Сипаттамалы мағына қолданылды - санатты деректерге ол сан және пайыз, жастың орта стандартты ауытқуы, терминдермен көрсетілген. Топтарды салыстыру кезінде категориялық деректерге, Фишердің нақты критериі және хи-квадрат критериіне, Т - критерий үздіксіз деректер үшін тәуелсіз таңдауларда қолданылған, р < 0.05 мәні статистикалық мағынаға ие саналған. Нәтиже: Жарақаттың ең жиі себебі ойын және спорт жағдайлары болған. САТСН ережелері бойынша біздің есептелінген зерттеуімізде сезімталдық 100%, ерекшелік 48,5%, теріс нәтиженің болжамды құндылығы 51,5% құрады.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».