Current status of imaging studies and application of clinical decision rules for pediatric blunt cervical spine injury
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: We investigated the current status of imaging studies for pediatric blunt cervical spine injury, and applied 3 clinical decision rules to children with blunt trauma of the head or neck in a pediatric emergency center in Korea. The rules included National Emergency X-Radiography Utilization Study (NEXUS) criteria, Canadian Cervical Spine Rule, and Pediatric Emergency Care Applied Research Network risk factors.Methods: This was a retrospective study conducted on 399 children aged 15 years or younger who visited the center after the blunt trauma, and underwent cervical spine radiographs from January 2020 through December 2021. We examined the clinical characteristics per age groups (0-1, 2-5, 6-12, and 13-15 years). Using the 3 rules, we selected children with a potential need for imaging studies (PNI). For this purpose, we analyzed the absence of low-risk variables and the presence of high-risk variables. Predictive performances of the rules were measured for the imaging-confirmed cervical spine injury.Results: The study population (n = 399) had a median age of 5.0 years (interquartile range, 2.0-9.0) and a 64.2% boys’ proportion. Fall (36.6%) was the most common injury mechanism. Two children had the cervical spine injuries. As per NEXUS criteria, Canadian Cervical Spine Rule, and Pediatric Emergency Care Applied Research Network risk factors, 72 (18.0%), 289 (72.4%), and 74 children (18.5%) were classified as those with PNI, respectively. Resultantly, 291 children (72.9%) were classified as having PNI whereas the other 108 (27.1%) were deemed to undergo unnecessary imaging. The 3 rules had nearly 100% sensitivity and negative predictive value, except a 50% sensitivity of NEXUS criteria.Conclusion: Imaging studies can be minimized for children with blunt trauma of the head or neck who are deemed without PNI per the 3 current clinical decision rules. More elaborate criteria are needed to make a timely diagnosis.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».