Stratification of risk for emergent intracranial abnormalities in children with headaches: a Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN) study protocol
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Headache is a common chief complaint of children presenting to emergency departments (EDs). Approximately 0.5%-1% will have emergent intracranial abnormalities (EIAs) such as brain tumours or strokes. However, more than one-third undergo emergent neuroimaging in the ED, resulting in a large number of children unnecessarily exposed to radiation. The overuse of neuroimaging in children with headaches in the ED is driven by clinician concern for life-threatening EIAs and lack of clarity regarding which clinical characteristics accurately identify children with EIAs. The study objective is to derive and internally validate a stratification model that accurately identifies the risk of EIA in children with headaches based on clinically sensible and reliable variables. METHODS AND ANALYSIS: Prospective cohort study of 28 000 children with headaches presenting to any of 18 EDs in the Pediatric Emergency Care Applied Research Network (PECARN). We include children aged 2-17 years with a chief complaint of headache. We exclude children with a clear non-intracranial alternative diagnosis, fever, neuroimaging within previous year, neurological or developmental condition such that patient history or physical examination may be unreliable, Glasgow Coma Scale score<14, intoxication, known pregnancy, history of intracranial surgery, known structural abnormality of the brain, pre-existing condition predisposing to an intracranial abnormality or intracranial hypertension, head injury within 14 days or not speaking English or Spanish. Clinicians complete a standardised history and physical examination of all eligible patients. Primary outcome is the presence of an EIA as determined by neuroimaging or clinical follow-up. We will use binary recursive partitioning and multiple regression analyses to create and internally validate the risk stratification model. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethics approval was obtained for all participating sites from the University of Utah single Institutional Review Board. A waiver of informed consent was granted for collection of ED data. Verbal consent is obtained for follow-up contact. Results will be disseminated through international conferences, peer-reviewed publications, and open-access materials.
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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 | 0,014 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».