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Enregistrement W4400610930 · doi:10.3171/2024.4.jns24183

Derivation of the Quebec Brain Injury Categories for complicated mild traumatic brain injuries

2024· article· en· W4400610930 sur OpenAlexaffabout
Jean-Nicolas Tourigny, Valérie Boucher, Xavier Dubucs, Christian Malo, Éric Mercier, Jean‐Marc Chauny, Gregory Clark, Pierre-Gilles Blanchard, Pierre‐Hugues Carmichael, Jean‐Luc Gariépy, Myreille D’Astous, Marcel Émond

Notice bibliographique

RevueJournal of neurosurgery · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de MontréalCentre hospitalier de l'Université LavalUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTraumatic brain injuryGlasgow Coma ScaleEmergency departmentRetrospective cohort studyMidline shiftGlasgow Outcome ScaleEmergency medicinePediatricsInternal medicineSurgeryComputed tomographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Approximately 10% of patients with mild traumatic brain injury (TBI) present with intracranial bleeding, and only 3.5% eventually require neurosurgical intervention, which often necessitates interhospital transfer. Better guidelines and recommendations are needed to manage complicated mild TBI in the emergency department (ED). The main objective of this study was to derive a clinical decision rule, the Quebec Brain Injury Categories (QueBIC), to predict the risk of adverse outcomes for complicated mild TBI in the ED. The secondary objective was to compare the QueBIC's performance with those of other existing guidelines. METHODS: The authors conducted a retrospective multicenter cohort study in 3 level I trauma centers. Consecutive patients with complicated mild TBI (Glasgow Coma Scale [GCS] score 13-15) who were aged ≥ 16 years were included. The primary outcome was a combination of neurosurgical intervention, mild TBI-related death, and clinical deterioration. Statistical analyses included set covering machine analyses. RESULTS: In total, 477 patients were included in the study. The mean age was 62.9 years, and 68.1% were male. The algorithm classified patients into three risk categories (low, moderate, and high risk). The high-risk group (128 patients) (subdural hemorrhage [SDH] width > 7 mm or any midline shift) presented a sensitivity of 84% (95% CI 71%-93%) and a specificity of 80% (95% CI 76%-84%) to detect neurosurgical intervention and mild TBI-related death, leaving 8 undetected cases. Patients in the moderate-risk group (169 patients) had at least 1 variable: SDH width > 4 mm, initial GCS score ≤ 14, > 1 intraparenchymal hemorrhage, or intraparenchymal hemorrhage width > 4 mm. The combined QueBIC high- and moderate-risk category had a sensitivity of 100% (95% CI 63%-100%) and a specificity of 53% (95% CI 47%-58%) to detect mild TBI-related death or neurosurgical intervention. The sensitivity and specificity values for clinical deterioration when no death or neurosurgical intervention occurred were 81% (95% CI 64%-93%) and 44% (95% CI 39%-49%), respectively. The remaining 180 patients (37.7%) did not meet any high-risk or moderate-risk criteria and were considered low risk. None had neurosurgical intervention or mild TBI-related death. Only 6 (3.3%) low-risk patients showed clinical deterioration. CONCLUSIONS: QueBIC is a safe and effective tool to guide the management of patients presenting to the ED with complicated mild TBI. It accurately identifies patients at low risk for specialized neurotrauma or neurosurgical care. Further validation is required before its use in EDs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,483
Score d'incertitude au seuil0,972

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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