Accuracy of ultrasound in diagnosing ankle injuries in emergency care
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ankle injuries are one of the most common presentations in the ED. Although fractures can be ruled out using the Ottawa Ankle Rules, the specificity is low, which means many patients may still receive unnecessary radiographs. Even once fractures are ruled out, assessment of ankle stability is recommended to rule out ruptures, but the anterior drawer test has only moderate sensitivity and low specificity and should be performed only after swelling has receded. Ultrasound could be a reliable, cheap and radiation free alternative to diagnose fractures and ligamentous injuries. The purpose of this systematic review was to investigate the accuracy of ultrasound in diagnosing ankle injuries. METHODS: Medline, Embase and the Cochrane Library were searched up to 15 February 2022 to include studies of patients of 16 years or older presenting to the ED with acute ankle or foot injury, who underwent ultrasound and had diagnostic accuracy as outcome. No restrictions were applied for date and language. Risk of bias and quality of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations approach were assessed. RESULTS: Thirteen studies evaluating 1455 patients with bony injuries were included. In 10 studies, the reported sensitivity for fracture was >90%, but varied among studies between 76% (95% CI 63% to 86%) and 100% (95% CI 29% to 100%). In nine studies, the reported specificity was at least 91%, but varied between 85% (95% CI 74% to 92%) and 100% (95% CI 88% to 100%).Six studies including 337 patients examined the use of ultrasound for ligamentous injuries and found a sensitivity and specificity >94% and 100%. Overall quality of evidence for both bony and ligamentous injuries was low and very low. CONCLUSION: Ultrasound has the potential to be a reliable method for diagnosing foot and ankle injuries, however, higher grade evidence is needed. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42020215258.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 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 ».