Aplicación de la Canadian CT Head Rule en pacientes con trauma craneoencefálico leve
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: describir la aplicación de la Canadian CT Head Rule en pacientes con trauma craneoencefálico leve atendidos en el servicio de emergencias del Hospital Nacional de Chiquimula, durante el periodo de julio a agosto de 2025.MÉTODO: se realizó un estudio descriptivo transversal con una muestra de 30 pacientes adultos con trauma craneoencefálico leve. Se recolectaron variables sociodemográficas, causas de trauma, criterios clínicos de la regla, clasificación de riesgo y la conducta diagnóstica. RESULTADOS: la mayoría de los pacientes se encontraba en el grupo de 18 a 27 años (46.7 %), predominando el sexo masculino (66.7 %) y procedencia del municipio de Chiquimula (46.7 %). El accidente vehicular fue la principal causa de trauma (63.3 %), seguido de caídas (16.7 %) y agresiones (10 %). Según la Canadian CT Head Rule, el 30 % de los pacientes fue clasificado en alto riesgo y el 53.3 % en mediano riesgo, mientras que el 16.7 % no cumplía criterios de aplicación. El 80 % de los casos recibió indicación de tomografía, siendo el mecanismo peligroso el criterio más frecuente (86.7 %), seguido de sospecha de fractura de cráneo (20 %). CONCLUSIÓN: la aplicación de la Canadian CT Head Rule permitió identificar que la mayoría de los pacientes presentaban factores que justificaban el uso de tomografía. Esto respalda su utilidad para optimizar recursos, estandarizar la atención y reducir la exposición innecesaria a radiación.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
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 | 0.002 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".