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Enregistrement W4318499626 · doi:10.3390/jcm12030982

Evaluation of Clinical Characteristics and CT Decision Rules in Elderly Patients with Minor Head Injury: A Prospective Multicenter Cohort Study

2023· article· en· W4318499626 sur OpenAlexaboutno aff
Sophie M. Coffeng, Kelly Foks, Crispijn L. van den Brand, Korné Jellema, Diederik W.J. Dippel, Bram Jacobs, Joukje van der Naalt

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineProspective cohort studyHead injuryCohortCohort studyInternal medicineEmergency medicinePediatricsIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Age is variably described as a minor or major risk factor for traumatic intracranial lesions after head injury. However, at present, no specific CT decision rule is available for elderly patients with minor head injury (MHI). The aims of this prospective multicenter cohort study were to assess the performance of existing CT decision rules for elderly MHI patients and to compare the clinical and CT characteristics of elderly patients with the younger MHI population. Thirty-day mortality between two age groups (cutoff ≥ 60 years), along with clinical and CT characteristics, was evaluated with four CT decision rules: the National Institute for Health and Care Excellence (NICE) guideline, the Canadian CT Head Rule (CCHR), the New Orleans Criteria (NOC), and the CT Head Injury Patients (CHIP) rule. Of the 5517 MHI patients included, 2310 were aged ≥ 60 years. Elderly patients experienced loss of consciousness (17% vs. 32%) and posttraumatic amnesia (23% vs. 31%) less often, but intracranial lesions (13% vs. 10%), neurological deterioration (1.8% vs. 0.2%), and 30-day mortality (2.0% vs. 0.1%) were more frequent than in younger patients (all p < 0.001). Elderly patients with age as their only risk factor showed intracranial lesions in 5% (NOC and CHIP) to 8% (CCHR and NICE) of cases. The sensitivity of decision rules in the elderly patients was 60% (CCHR) to 97% (NOC) when age was excluded as a risk factor. Current risk factors considered when evaluating elderly patients show lower sensitivity to identify intracranial abnormalities, despite more frequent intracranial lesions. Until age-specific CT decision rules are developed, it is advisable to scan every elderly patient with an MHI.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,465
Écart entre enseignants0,360 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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