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Enregistrement W4225906987 · doi:10.1177/00031348221087394

Bumps and Bruises in the Trauma Bay: A Level One Trauma Center’s Analysis of Dedicated Skeletal X-Ray Imaging

2022· article· en· W4225906987 sur OpenAlexaboutno aff
Evelyn Coile, Tatiana Eversley Kelso, Eric K. Shaw, Sara E. Hamilton, Richard Pearce, Elin M. Hahn, Alexander Crowley, James R. Dunne

Notice bibliographique

RevueThe American Surgeon · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTrauma centerRadiographyHematomaDeformitySurgerySoft tissueRetrospective cohort studyNuclear medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ottawa Ankle Rule and Canadian C-Spine Rule were created to guide the utility of radiographic studies. There are no guidelines to guide X-rays within trauma. Our objective was to evaluate which findings have the highest yield for determining fractures on skeletal x-ray. A retrospective study was performed on 5050 patients at a level one trauma center from January 2018 through October 2019. 2382 patients received X-Rays. Our analysis focused on five categories: limb deformity/obvious open fracture, abrasions, hematoma/contusion/sprain, laceration, and skin tear. Standard demographic and outcome variables were collected. While the cost burden on an overwhelmed system, time in the trauma bay prior to disposition and radiation exposure has not been fully evaluated, our evidence shows that X-Rays ordered for soft tissue defects are less sensitive at identifying fracture (0.0-6.9% fracture detection rate, P = 0.00) than when ordered for limb deformity or obvious fracture.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,230
Score d'incertitude au seuil0,664

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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