Screening tool for identification of hip fractures in the prehospital setting
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: This study aims to develop a screening tool that will help first responders identify patients with proximal femur fractures, commonly referred to as hip fractures, on site and direct these patients to hospitals with orthopaedic surgery services. Study Design: Prospective survey. Methods: Literature and expert opinion defined parameters for the Collingwood Hip Fracture Rule (CHFR) which predict a patient's likelihood of hip fracture. The study population included adults presenting to Collingwood General and Marine Hospital with lower extremity injuries between December 1, 2019 and March 10, 2020. Excluded patients had previous hip replacement, previous hip fracture on the side of the injury, or a high energy mechanism of injury. Patients were assessed with the CHFR before receiving x-ray imaging. The parameters were scored based on their predictive powers and analyzed by a receiver operating characteristic curve. Results: The study included 101 patients (mean age 66.3 years), and 25.7% had a hip fracture confirmed on imaging. The sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value helped score each parameter. Factors receiving 1 point are: age 65 to 79 years, female, mechanical fall, unable to weight-bear, knee pain. Factors receiving 2 points are: bruising at greater trochanter, age >80 years. Factors receiving 3 points are: pain with hip rotation, leg shortened and externally rotated. Score is the summation of all the factors’ points. The receiver operating characteristic curve (0.953; P value < .0001) demonstrated scores of 7 had sensitivity:specificity of 84.6%:94.7%. Conclusion: The CHFR screening tool score of 7 can be used by first responders in the prehospital setting to identify patients who sustain a hip fracture and make appropriate triage decisions. This will improve patient outcomes and decrease institutional costs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».