Characteristics of Intracranial Injuries in Pediatric Patients Following Blunt Head Trauma
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Pediatric head trauma is a frequent reason for presentation to the emergency department. Despite this, there are few reports on specific characteristics and injury patterns in head injured children. The goal of this study was to evaluate head injury patterns in children with blunt head injury and their prevalence by age group. METHODS: This is a planned secondary analysis of the NEXUS II Head CT validation study. Consecutive patients with blunt head trauma were enrolled between 2006 and 2015. Demographics and criteria from 2 clinical decision instruments (NEXUS and Canadian Head CT rules) were gathered at the time of enrollment. We abstracted and cataloged injuries for pediatric patients based on radiologist report. Frequencies of injuries and severity were analyzed by developmental age group. RESULTS: A total of 1018 pediatric patients were enrolled, 128 (12.6%) of whom had an injury on computed tomography scan. Median age was 11.9 (Interquartile range 4.5-15.5) for all patients and 12 (4.8-15.5) for injured patients. Of injured patients, 49 (38.3%) had a significant injury, and 27 (21.1%) received an intervention. Teenagers had the highest rate of significant injury (50%) and intervention (30%). Injuries were most frequently noted in the temporal (46.1%), frontal (45.3%), and parietal (45.3%) regions. Subarachnoid hemorrhage (29.7%) and subdural hematoma (28.9%) were the most common injuries observed.Intraparenchymal hemorrhage and cerebral edema were more prevalent in older age groups. The most common injury mechanism overall was fall from height (24.7%). Motor vehicle accidents and nonmotorized wheeled vehicle accidents were more common in older patients. CONCLUSIONS: Serious injuries requiring intervention were rarely encountered in pediatric patients experiencing blunt head trauma. Mechanisms of injury, type of injury, and rates of intervention varied between developmental age groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».