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Enregistrement W573025287 · doi:10.5812/atr.4(2)2015.20969

Validation of the Ottawa Ankle Rules in Indian Scenario

2015· article· en· W573025287 sur OpenAlexaboutno aff
Sanjay Meena, Shreesh Kumar Gangary

Notice bibliographique

RevueArchives of Trauma Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRadiological weaponAnkleRadiographyGlasgow Coma ScaleEmergency departmentOrthopedic surgeryAnkle injuryPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ankle injuries are one of the most common presentations in emergency department. Ottawa Ankle Rules (OARs) have been used to predict the requirement of radiographs. OBJECTIVES: This study aimed to validate the OARs protocol for predicting ankle and midfoot fractures in Indian population. PATIENTS AND METHODS: A prospective study was conducted in a teaching hospital in north India, during a period of nine months, including all patients who presented with complaints in the ankle region and evolution of less than 48 hours. The study excluded patients with multiple trauma and Glasgow coma scale of less than 15. All patients underwent clinical evaluation, followed by radiographs depending upon the location of the complaints. Radiographic study results were evaluated by orthopedic surgeons who had not seen the patient. RESULTS: We evaluated 140 patients (84 males and 60 females) with the mean age of 35.2 (range, 8 - 76 years). Of the 140 evaluable patients, 71 had positive criteria for radiological evaluation of which 43 presented with fracture, 69 had negative criteria for radiography with no fracture. The sensitivity of OARs to detect fractures was 100%. The implementation of the OARs appears to have the potential to reduce the number of radiographs for the assessment of these patients by about 51%. CONCLUSIONS: The implementations of OARs have the potential to reduce the number of X-ray graphics needed to assess these patients by about 51%. The results of this study demonstrate no false negatives and are in agreement with results from other similar studies. It encourages us to implement these criteria in our services urgently, with all the resulting socio-economic implications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,257 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations21
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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