Canadian CT head rule adherence in a rural hospital without in-house computed tomography
Bibliographic record
Abstract
INTRODUCTION: We sought to determine the difference between Canadian CT Head Rule (CCHR) indicated imaging rates and actual imaging rates for patients with mild traumatic brain injuries (mTBIs) at a rural emergency department (ED) without in-house computed tomography (CT). In addition, we compared CCHR adherence at a hospital without CT to previous publications from centres with CT to determine if rural populations receive less CT imaging for minor head traumas when indicated by the CCHR. METHODS: This retrospective chart review explored individuals who presented to a rural ED (no in-house CT scanner) with a primary diagnosis of mild head injury or concussion between 1 January 2017 and 31 December 2021. Information regarding CCHR criteria, transfer status and patient demographics was collected. Descriptive analyses were completed to determine the percentage of patients who received appropriate transfer for imaging, did not receive transfer for imaging when indicated and received unnecessary transfer. RESULTS: A total of 124 charts met our inclusion criteria (17 [12.1%] charts excluded), with 25.8% transferred to the nearest hospital for CT imaging. After applying the CCHR criteria to our charts, 62.1% were indicated for CT. Of the 62.1%, only 35.1% were transferred for imaging (51.2% of high-risk and 16.7% of medium-risk). CONCLUSION: By exploring CT rates for mTBIs in a rural Canadian ED, we found low transfer rates (35.1%) of CCHR-indicated patients for imaging needed to guide further healthcare decisions. This work highlights a discrepancy within the Canadian healthcare system between rural and urban centres and allows for opportunities to help narrow the gap in health care. INTRODUCTION: Nous avons cherché à déterminer la différence entre les taux d'imagerie indiqués par le Canadian CT Head Rule (CCHR, règlement canadien relatif à la tomodensitométrie de la tête) et les taux d'imagerie réels pour les patients souffrant de traumatismes craniocérébraux légers (TCCL) dans un service d'urgence rural ne disposant pas d'une tomographie par ordinateur interne. En outre, nous avons comparé l'adhésion au CCHR dans un hôpital sans tomographie par ordinateur à des publications antérieures provenant de centres avec tomographie par ordinateur afin de déterminer si les populations rurales reçoivent moins d'imagerie par tomodensitométrie pour les traumatismes crâniens mineurs lorsque le CCHR l'indique. MTHODES: Cette étude rétrospective des dossiers a exploré les personnes qui SE sont présentées à une urgence rurale (sans tomodensitomètre interne) avec un diagnostic primaire de traumatisme crânien léger ou de commotion cérébrale entre le 1er janvier 2017 et le 31 décembre 2021. Les informations concernant les critères du CCHR, l'état de transfert et les données démographiques des patients ont été recueillies. Des analyses descriptives ont été réalisées pour déterminer le pourcentage de patients ayant reçu un transfert approprié pour l'imagerie, n'ayant pas reçu de transfert pour l'imagerie quand c'était indiqué et ayant reçu un transfert inutile. RSULTATS: Au total, 124 dossiers répondaient à nos critères d'inclusion [17 (12,1%) dossiers exclus], dont 25,8% ont été transférés à l'hôpital le plus proche pour une imagerie par tomodensitométrie. Après avoir appliqué les critères du CCHR à nos dossiers, 62,1% d'entre eux étaient indiqués pour une tomodensitométrie. Sur ces 62,1%, seuls 35,1% ont été transférés pour imagerie (51,2% de haut risque, 16,7% de risque moyen). CONCLUSION: En explorant les taux de tomodensitométrie pour les TCCL dans un service d'urgence rural canadien, nous avons constaté de faibles taux de transfert (35,1%) des patients recommandés par le CCRH pour une imagerie nécessaire dans le but de guider les décisions de soins de santé ultérieures. Ce travail met en évidence un écart dans le système de santé canadien entre les centres ruraux et urbains et offre des opportunités pour aider à réduire l'écart dans les soins de santé.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".