Review of Diagnostic Accuracy of the Ottawa Knee Rules in Adult Acute Knee Injuries
Notice bibliographique
Résumé
Acute knee injuries are commonly found in athletic populations.The wide range of knee injuries can present a challenge deciding which injuries require imaging.Currently, radiography is considered the gold standard of imaging for knee fractures.However, imaging is often costly not only for the patient, but also for the healthcare system.Since imaging is expensive, it is critical that clinicians decipher which patients require such testing.The Ottawa Knee Rules (OKR) is a predictor tool created by Stiell et al in 1995 to help clinicians accurately distinguish potential knee fractures from non-fractures for imaging purposes.The OKR guidelines state that a patient should be referred for radiography if he/she meets at least one of the following criteria: (1) 55+ years of age (2) tenderness over fibular head (3) secluded pain on the patella (4) cannot flex knee to 90 degrees (5) cannot bear weight for at least four steps.The OKR has been used in clinical settings to rule out knee fractures in patients.The ability of OKR to accurately differentiate knee fractures from non-fractures has been investigated to determine how effective the tool is.This article examined eight research studies including over 7,000 participants to determine the diagnostic accuracy of OKR in adults.This examination showed that OKR exhibited high accuracy in diagnosing knee fractures needing imaging.The OKR demonstrated a sensitivity of 0.99, specificity of 0.49, LR+ of 1.86, and LR-of 0.07.This data indicates a confidence interval (CI) of 95%.Furthermore, OKR showed low risk of bias and was beneficial to reducing medical costs and medical wait times.More than half (5) of the studies indicated a reduction rate in imaging completed when utilizing OKR.Therefore, OKR is a beneficial and accurate tool to implement in clinical decision-making when making imaging referrals for acute knee injuries in adults.
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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 | 0,009 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».