Diagnostic Accuracy of Ottawa Ankle Rules in Acute Ankle Injuries in Patients Above Five Years of Age
Notice bibliographique
Résumé
Ankle injuries are a common reason for emergency visits, but only 15% have fractures. The Ottawa Ankle Rules were introduced to reduce unnecessary imaging. Objective: To assess the diagnostic accuracy of Ottawa ankle rules in predicting ankle fractures and identify the main clinical predictors. Methods: This analytical cross-sectional study was conducted in the emergency department of Ghurki Trust and Teaching Hospital, Lahore, from July 2024 and March 2025 on consecutive patients with acute ankle trauma. OAR was used to evaluate patients, followed by radiography. Calculations were done on sensitivity, specificity, PPV, and NPV. Data were analyzed using frequencies and percentages for categorical variables and means with standard deviation for continuous variables. Results: In this cohort of 71 patients (66.2% male; mean age 36.6 ± 15.3 years), falls and road traffic accidents were the primary injury mechanisms. X-rays revealed fractures in 69.0% of the cases. The Ottawa Ankle Rules (OAR) achieved a sensitivity and negative predictive value of 100%, although the specificity was low at 13.6%, leading to 19 false-positive results. Notably, medial malleolus pain (p<0.001) and inability to bear weight (p=0.003) were the strongest predictors of fracture. Conclusion: Our study demonstrated 100% sensitivity and negative predictive value for detecting fractures and no false negatives, but specificity was low at 13.6%, resulting in 19 false positives. Fractures were present in 69.0% of cases and were found mostly to be bimalleolar (25.4%) and tri-malleolar (18.3%). Medial malleolus pain and inability to bear weight had the strongest capability to predict fractures clinically.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».