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Enregistrement W4396760958 · doi:10.1016/j.lana.2024.100760

Traumatic injury to the posterior fossa: a secondary analysis and description of case series from the NEXUS head injury dataset

2024· article· en· W4396760958 sur OpenAlexaboutno aff
Richelle J. Cooper, Thomas E. Akie, Tarika Gujral, Shivam Rana, Kyle Bui, Ryan Factora, Alexandra Quinones, Gregory W. Hendey, Robert M. Rodriguez, William R. Mower

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of HealthCenters for Disease Control and PreventionPatient-Centered Outcomes Research Institute
Mots-clésNexus (standard)Head injurySeries (stratigraphy)Head (geology)MedicineComputer scienceSurgeryGeologyPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Traumatic brain injuries involving the posterior fossa are rare and case reports indicate they often result in severe outcomes. We seek to describe characteristics and outcomes of traumatic posterior fossa injuries. Methods: We performed a planned secondary analysis of all patients with posterior fossa injuries enrolled in the NEXUS head computed tomography (CT) validation study dataset. The dataset includes prospectively collected data on all patients undergoing non-contrast cranial CT following blunt traumatic head injury from April 2006 to December 2015, at four emergency departments comprising community and university sites, as well as urban, suburban and rural settings in California (Antelope Valley Hospital, San Francisco General Hospital, UCLA Ronald Reagan Medical Center, UCSF Fresno Community Regional Medical Center). We classified each patient into one of three injury patterns: Type I-notable traumatic injuries primarily above the tentorium, with minimal posterior fossa involvement; Type II-notable traumatic injuries both above and within the posterior fossa; and Type III-notable traumatic injuries primarily within the posterior fossa. We extracted demographic data for each patient as well as physician assessments of the NEXUS head CT and Canadian Head CT rule clinical criteria, mechanisms of injury, patient outcomes, and the location and types of intracranial injuries sustained. Findings: Of 11,770 patients in the database, 184 (1.6%) had posterior fossa injuries on CT imaging. Mean age was 55.4 years (standard deviation 22.5 years, range 2-96 years); 131 (71.2%) were males. We identified 63 patients with Type I injuries, 87 with Type II injuries, and 34 Type III injuries. The most common mechanisms of injury were falls (41%), pedestrian vs automobile (15%), and motor vehicle collisions (13%). On presentation most patients had altered mental status (72%), abnormal behavior (53%), or a neurologic deficit (55%). The majority of individuals, 151 (82%), had clinically important injuries and 111 (60%) required neurosurgical intervention. The dispositions for the subjects included 52 deaths (28%), 49 (27%) patients discharged home, and 48 (26%) discharged to rehabilitation facilities. When compared to individuals with Type I and Type II injuries, patients with Type III injuries had lower mortality (6% vs 30% and 35%) and higher percentage of patients discharged home (60% vs 19% and 21%). Interpretation: Patients with Type I and II injury patterns (those that involve both the posterior fossa and supratentorium) experienced high mortality and disability. Patients with Type III injuries (isolated posterior fossa) had a better prognosis. Funding: None.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,272 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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