Should surgeon-performed intraoperative ultrasound be the preferred test for detecting main pancreatic duct injuries in operative trauma cases?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnostic performance of multiple tests for detecting the presence of a main pancreatic duct injury remains poor. Given the central importance of main duct integrity for both subsequent treatment algorithms and patient outcomes, poor test reliability is problematic. The primary aim was to evaluate the comparative test performance of computed tomography (CT), magnetic resonance cholangiopancreatography (MRCP), endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP), and intraoperative ultrasound (IOUS) for detecting main pancreatic duct injuries. METHODS: All severely injured adult patients with pancreatic trauma (2010-2021) were evaluated. Patients who received an IOUS pancreas-focused evaluation, with Grades III, IV, and V injuries (main duct injury) were compared with those with Grade I and Grade II trauma (no main duct injury). Test performances were analyzed. RESULTS: Of 248 pancreatic injuries, 74 underwent an IOUS. The additional mix of diagnostic studies (CT, MRCP, ERCP) was variable across grade of injury. Of these 74 IOUS cases for pancreatic injuries, 48 (64.8%) were confirmed as Grades III, IV, or V main duct injuries. The patients were predominantly young (median age = 33, IQR:21-45) blunt injured (70%) males (74%) with severe injury demographics (injury severity score = 28, (IQR:19-36); 30% hemodynamic instability; 91% synchronous intra-abdominal injuries). Thirty-five percent of patients required damage-control surgery. Patient outcomes included a median 13-day hospital length of stay and 1% mortality rate. Test performance was variable across groups (CT = 58% sensitive/77% specific; MRCP = 71% sensitive/100% specific; ERCP = 100% sensitive; IOUS = 98% sensitive/100% specific). CONCLUSION: Intraoperative ultrasound is a highly sensitive and specific test for detecting main pancreatic duct injuries. This technology is simple to learn, readily available, and should be considered in patients who require concurrent non-damage-control abdominal operations. LEVEL OF EVIDENCE: Diagnostic Test/Criteria; Level III.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 ».