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Enregistrement W6958761539 · doi:10.6084/m9.figshare.19666630.v1

Delayed intracranial hemorrhage of patients with mild traumatic brain injury under antithrombotics on routine repeat CT scan: a systematic review and meta-analysis

2022· article· en· W6958761539 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEgo Development and Educational Practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIncidence (geometry)AntithromboticTraumatic brain injuryComputed tomographyRisk factorStroke (engine)Systematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Patients on antithrombotics experiencing mild traumatic brain injury (mTBI) may benefit from a routine repeat CT scan to detect delayed intracranial hemorrhage (dICH). The primary outcome was the incidence of dICH on routine repeat CT scans of mTBI patients on antithrombotics within an intra-hospital observation period of up to 48 hours. The secondary outcomes were potential risk factors, readmissions, neurosurgical interventions, and mortality. A systematic review and a meta-analysis of single proportions were performed according to the PRISMA and PRESS guidelines. The risk of bias was assessed using Newcastle-Ottawa Scale. Eighteen studies with 4613 patients were included. The pooled incidence of dICH was 2% [95% CI 1-2%] with similar rates between different antithrombotic regimens, even in combination. Of the 67 patients with dICH reported (1.45%), eleven required surgery (0.24%), while six died (0.13%). Loss of consciousness was a risk factor of dICH (risk ratio 3.04 [95%CI 0.96; 9.58]). A total of 48 patients were reported for readmission without associated death or surgical intervention. The contribution of this routine repeat CT scan should be questioned due to the low incidence, the limited clinical significance, and the unsubstantiated clinical benefit of early or systematic detection of dICH.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,022
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2022
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