Applying clinical decision rules to paediatric cervical spine injuries: if at first you don’t succeed
Notice bibliographique
Résumé
> ‘Tis a lesson you should heed > > Try, try again. > > If at first you don’t succeed, > > Try, try again. > > — Thomas H Palmer Teacher’s Manual Paediatric cervical spine injuries are rare events, particularly in young children. An individual emergency provider may see less than a handful in her entire career, even as she is continuously presented with patients considered at risk for injury. In the same career, each provider will likely expose thousands of children to significant doses of radiation with an indeterminate but finite risk of inducing a downstream malignancy. Thus, with the increasing awareness of the cumulative risks associated with radiation exposure, the decision as to which patient should be radiographically studied and at what threshold often becomes an uncomfortable one. Useful clinical decision rules (CDRs) for identifying cervical spine injuries have been derived, validated and are broadly embraced for adult patients: the National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) from the US and the Canadian C-Spine Rules (CCR).1 2 No comparable, validated paediatric decision-making tools have been created and medical providers have been largely left to extrapolate the findings of adult studies to their paediatric patients whose injuries and risks differ mechanistically and physiologically from their future selves. In an effort to provide better guidance to emergency providers, the investigators of the NEXUS trial analysed a paediatric subset with a very limited sample size (n=3065 with 30 cervical spine injuries), while the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) attempted to tackle the problem differently through a case-controlled methodology.3 4 Both of these paediatric efforts suffer significant limitations compared with the afore-mentioned large prospective observational studies. In a side-by-side comparison of these three decision tools, …
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,069 | 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 ».