CT findings associated with poor outcomes in emergency patients with traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Mild traumatic brain injury (mTBI) is responsible for 90% of traumatic brain injuries and necessitates computed tomography (CT) imaging to detect intracranial lesions. Many mTBI patients recover fully, some develop adverse outcomes, and the prognostic value of pathological CT findings in this population is uncertain. This review aimed to systematically review and identify pathological CT features associated with poor clinical outcomes in patients with mTBI. A systematic search of PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar was performed to identify relevant studies published between the years 2017 and 2025. Eligible studies included observational designs that assessed patients with mTBI (Glasgow Coma Scale 13-15) and reported CT findings correlated with clinical outcomes. Data extraction and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale were performed by two reviewers. A total of 11 studies were included. The most commonly reported CT findings include contusions, subarachnoid hemorrhage, subdural hematoma, epidural hematoma, and skull fractures. Temporal and frontal contusions were associated with poor functional outcomes. Some studies reported low benefits from repeated CT in stable patients. In high-risk groups, radiological progression rarely influenced management. Pathological CT findings in mTBI, mainly contusions and hemorrhagic lesions, are associated with increased risk of adverse outcomes.
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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 | 0,006 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».