Projected paediatric cervical spine imaging rates with application of NEXUS, Canadian C-Spine and PECARN clinical decision rules in a prospective Australian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background Clinical decision rules (CDRs) are commonly used to guide imaging decisions in cervical spine injury (CSI) assessment despite limited evidence for their use in paediatric populations. We set out to determine CSI incidence, imaging rates and the frequency of previously identified CSI risk factors, and thus assess the projected impact on imaging rates if CDRs were strictly applied as a rule in our population. Methods A single-centre prospective observational study on all aged under 16 years presenting for assessment of possible CSI to a tertiary paediatric emergency department over a year, commencing September 2015. CDR variables from the National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) rule, Canadian C-Spine rule (CCR) and proposed Paediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) rule were collected prospectively and applied post hoc. Results 1010 children were enrolled; 973 had not received prior imaging. Of these, 40.7% received cervical spine imaging; 32.4% X-rays, 13.4% CT scan and 3% MRI. All three CDRs identified the five children (0.5%) with CSI who had not received prior imaging. If CDRs were strictly applied as a rule for imaging, projected imaging rates in our setting would be as follows: NEXUS-44% (95% CI 41% to 47.4%), CCR-at least 48.4% (95% CI 45.3% to 51.7%) and PECARN-68% (95% CI 65.1% to 71.1 % ). Conclusion CSIs were rare (0.5% of our cohort), however, 40% of children received imaging. CDRs have been designed to guide imaging decisions; if strictly applied as a rule for imaging, the CDRs assessed in this study would increase imaging rates. Projected rates differ considerably depending on the CDR applied. These findings highlight the need for a validated paediatric-specific cervical spine imaging CDR.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».