Can a POCUS Clinical Decision Rule Improve Reliability in the Diagnosis of Paediatric Transient Synovitis of the Hip? A Single Centre Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: : To describe how POCUS improves diagnostic reliability and reduces the need for further investigations for the child with atraumatic limp. Methods: We retrospectively applied a POCUS CDR to patients presenting to our paediatric emergency department (PED) with atraumatic limp over a 5-year period. This consisted of the following: ages 1 to 10 years old, able to weight bear, no history of fever, symptom duration for 7 days or less, and no pallor, lymphadenopathy, or hepatosplenomegaly. Results: A total of 77 out of 178 patients presenting to the PED with a diagnosis of TS underwent a POCUS examination during their clinical assessment. Of these, 67 patients had hip effusion on POCUS. Our CDR could be applied to correctly rule-in TS in 63 out of 67 patients. Ten patients did not have hip effusion; five of which were diagnosed with another cause for their limp and five were categorized as being possible TS. When POCUS was not utilised as part of clinical assessment, three cases included a misdiagnosis for children presenting with atraumatic limp. Conclusion: Our POCUS CDR could be applied to correctly rule-in TS in a very high proportion of cases. The integration of POCUS into the clinical assessment of children with atraumatic limp can reduce the need for unnecessary investigations while maintaining diagnostic reliability. We recognise that a large prospective study evaluating the role of a POCUS CDR is needed to further evaluate its reliability.
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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 | 0,022 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».