Évaluation de la protéine S100B par approche combinée avec l'utilisation de la Canadian CT Head Rule pour la détection des hémorragies intracrâniennes cliniquement significatives chez les patients ayant subi un traumatisme cranio-cérébral léger
Notice bibliographique
Résumé
Contexte: Le recours à la tomodensitométrie (TDM) cérébrale après un traumatisme cranio-cérébral léger (TCCL) est fréquent. Le dosage sérique de la protéine S100B pourrait être utile afin de diminuer la demande de TDM cérébrale. Objectif: Déterminer la valeur diagnostique de la protéine S100B dans la détection de lésions cérébrales cliniquement significatives suivant un TCCL et évaluer la diminution potentielle du nombre de tomodensitométrie cérébrale suivant un TCCL. Méthode: Cette étude de cohorte prospective multicentrique menée dans cinq centres hospitaliers canadiens compte 476 patients. Les patients devaient avoir subi un TCCL et avoir un résultat sur l’échelle de coma de Glasgow entre 13 et 15. L’évaluation clinique et le prélèvement de la protéine S100B devaient être obtenus dans les premiers 24 heures suivant le TCCL. Outcome primaire : Détection des lésions intracrâniennes cliniquement significatives à la TDM. Toutes les lésions intracrâniennes ont également été étudiées. Résultats: Des 476 patients inclus à l'étude; l'âge moyen (DS) était de 41 (18) ans et 150 (31,5%) étaient des femmes. Vingt-quatre (5,0%) des patients avaient une hémorragie intracrânienne cliniquement significative, tandis que 37 (7,8%) avaient un saignement intracrânien. La valeur médiane (IQR) de la protéine S100B était de 0,043 µg / L (0,008-0,080) pour les patients présentant une lésion cérébrale cliniquement significative; 0,039 µg / L (0,023-0,059) ayant une pour les patients sans lésion cérébrale cliniquement importante. La sensibilité et la spécificité du dosage sérique de la protéine S100B utilisée seule pour détecter une lésion cliniquement significative au cours des 24 heures étaient de 16,7% (IC à 95% de 4,7 à 37,4) et de 88,5% (IC à 95% de 85,2 à 91,3) Conclusion: Le dosage de la protéine S100B chez des patients ayant subi un TCCL ne permet pas une réduction des TDM cérébrales.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».