Diagnostic and Prognostic Value of Focused Assessment With Sonography in Trauma (FAST) in Hemorrhage Stratification and Trauma Severity Classification
Notice bibliographique
Résumé
Uncontrolled hemorrhage is the leading preventable cause of early death after trauma. The Focused Assessment with Sonography in Trauma (FAST) examination is widely used to detect free intraperitoneal fluid, but its prognostic value for hemorrhage grading and trauma severity classification requires synthesis. A systematic review was conducted following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines. PubMed, Embase, Scopus, and Cochrane databases were searched through March 2025 for human studies assessing the diagnostic accuracy and prognostic utility of FAST in blunt or penetrating trauma. Studies were selected based on the population (or patient/problem), intervention, comparison (or control), and outcome (PICO) framework, excluding case reports, editorials, conference abstracts, animal studies, and those without extractable outcomes. Risk of bias was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) and the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies, Version 2 (QUADAS-2) tool. Seven studies, including approximately 7,310 patients, met the inclusion criteria. FAST demonstrated high specificity up to 97% for detecting clinically significant hemoperitoneum. Positive findings were associated with increased transfusion requirements, greater need for surgery or embolization, higher intensive care unit (ICU) admissions, elevated injury severity, and higher short-term mortality. Semi-quantitative interpretations, such as the number and distribution of positive zones, enhanced hemorrhage stratification. Combining FAST with physiological parameters in validated trauma scoring systems improved the prediction of massive transfusion and operative urgency. Despite operator dependence and limited sensitivity for small or retroperitoneal bleeds, standardized protocols and serial assessments can strengthen its role in early trauma decision-making.
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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 ».