Evolving the SCAT5 for Ruling Out Higher-Severity Traumatic Brain Injuries—Can Decision Rules Developed for Emergency Settings Help?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Decision rules (eg, Canadian computed tomography head rule [CCHR] for adults and Pediatric Emergency Care Applied Research Network [PECARN] rule for children/adolescents) are used in emergency settings (emergency room [ER] rules) to assess traumatic brain injuries (TBIs). The rules have a high-sensitivity and near-perfect negative predictive value that help to rule out more severe TBI. CLINICAL QUESTION: Which criteria should be added to the Sport Concussion Assessment Tool 5 (SCAT5) to reach the sensitivity of the ER rules and improve the utility of the SCAT5 for screening for higher-severity head and brain injuries? KEY RESULTS: We performed a comparative analysis of the SCAT5 with the CCHR and PECARN rules. We compared the presence (yes or no) and comparative “face value” sensitivity (lower, identical, or higher) of the SCAT5 criteria to the ER rules criteria. Loss of consciousness, vomiting, severe/increasing headache, and seizure are SCAT “red flags” with similar or higher sensitivity compared to ER rules criteria. Five criteria had lower sensitivity or were absent from the SCAT. Emergency room rules include any abnormality on the Glasgow Coma Scale (GCS<15), but only a “deterioration of the state of consciousness” is considered a “red flag” in the SCAT5. Persistent retrograde amnesia for more than 30 minutes, age>65, severity of the mechanism of injury, and signs of skull fractures are not mentioned in the SCAT5. CLINICAL APPLICATION: We identified 5 criteria that could inform the evolution the SCAT5 to improve its ability to rule out more severe TBI in a sideline assessment context. J Orthop Sports Phys Ther 2023;53(3):113–119. Epub: 9 December 2022. doi:10.2519/jospt.2022.11301
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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 | 0,050 | 0,123 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».