External validation and comparison of the Pediatric Emergency Care Applied Research Network and Canadian Assessment of Tomography for Childhood Head Injury 2 clinical decision rules in children with minor blunt head trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Among the pediatric population with minor head trauma, it is difficult to determine an indication for the usage of brain computerized tomography (CT). Our study aims to compare the efficiency of the most commonly used clinical decision rules: the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) and Canadian Assessment of Tomography for Childhood Head Injury 2 (CATCH2). METHODS: This retrospective study investigated whether the PECARN and CATCH2 rules were applicable to Korean children with minor head trauma for reducing the use of brain CT imaging, while detecting intracranial pathology. RESULTS: Overall, 251 patients (0-5 years old) admitted to emergency rooms within 24 hours of injury were included between August 2015 to August 2018. The performance results are as follows: the PECARN and CATCH2 rules had a sensitivity of 80.00% (51.91%-95.67%) and 100% (78.20%-100.00%) with a specificity of 28.39% (22.73%-34.60%) and 15.25% (10.92%-20.49%), respectively; the negative predictive values were 98.58% and 100%, respectively. Overall, the CATCH2 rule was more successful than the PECARN rule in detecting intracranial pathology; however, there was no significant difference between them. Furthermore, the PECARN and CATCH2 rules lowered the rate of head CT imaging in our study group. CONCLUSION: Both the rules significantly lowered the rate of indicated brain CT. However, since the CATCH2 rule had higher sensitivity and negative predictive value than the PECARN rule, it is more appropriate to be used in emergency rooms for detecting intracranial pathology in children with minor head trauma.
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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 | 0,036 | 0,102 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».