Lehetne-e csökkenteni az enyhe koponyasérültek sürgősségi koponya-CT-vizsgálatainak számát?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Skull and brain injuries (craniocerebral traumas) should be classified according to internationally accepted standards, their frequency and distribution varies from country to country. The frequency of skull and brain injuries in Hungary varies about 2,000 skull injuries per 100,000 inhabitants. No more than a quarter of them involve hospitalization. The number of CT examinations performed in the United States and in our country has doubled in the past 20–30 years. Nearly 90% of the skull CT scans are negative. Patients with minimal head injuries do not experience loss of consciousness or other neurological changes and have GCS values of 13–15. Following observation, the majority of patients with these minor injuries could be discharged without any consequences. Objective: The inefficient use of CT examinations significantly increases unnecessary radiation doses and health care costs. To mitigate these, there are several well-proven regulatory systems in force abroad. However, their use has not yet become a routine in our country. Our aim was to investigate how the number of head CT scans in our emergency unit could have been reduced. Method: In this study, we examined the method of care for patients with cranial injuries presenting at the Békés County Emergency Department. Results: Results of this retrospective analysis, compared with the Canadian Cranial CT Rules, suggest that the number of urgent cranial CT examinations could have been reduced by 70%. Conclusion: Applying the standard systems that have already been efficient abroad, it would be significantly possible to improve the efficiency of care for minor head injuries in Hungarian emergency practice as well. Orv Hetil. 2024; 165(14): 538–544.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,039 | 0,010 |
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 ».