Minör kafa travmalı hastalarda kraniyal tomografi değişiklikleri
Bibliographic record
Abstract
Amaç: Travmatik Beyin Hasarı(TBH) 45 yaş altı popülasyonda tüm dünyada en sık mortalite ve morbidite nedenlerindendir. Kafa travması sıklıkla düşme ve trafik kazaları sonrası oluşmaktadır. Bu faktörler TBH’nı en büyük halk sağlığı sorunlarından biri haline dönüştürmektedir. Biz de bu çalışmada acil servislerde çok büyük bir hasta yükünü oluşturan minör kafa travmalarını değerlendirmeyi hedefledik. \nMetodlar: Çalışmamız Marmara Üniversitesi Hastanesi Acil Tıp Kliniği’nde Ağustos 2011- Ağustos 2012 tarihleri arasında prospektif olarak gerçekleştirildi. Hastaların başvuru şekilleri, ilk BBT’leri, bir ay sonraki kontrol BBT’leri ve sonuçları analiz edildi. Analiz için SPSS 16.0 programı kullanıldı. Çalışmanın sonuçlarının değerlendirilmesi için Ki-kare ve Mcnemar analiz yöntemleri kullanıldı ve p<0,05 anlamlılık değeri olarak alındı.\nSonuçlar: 1015 hastalık minör kafa travması başvurusunda Kanada BBT çekilme kuralları ile 428 hastaya BBT uygulandı. Bir ay sonraki randevularına gelen sadece 72 hasta çalışamaya dahil edildi. Hastaların sadece 17(%23,6)’ sinin BBT’sinde travmatik bulguya rastlandı. Bu hastaların %19,4’ ü sefal hematomdu, saptanan önemli patolojiler ise 6 kraniyal kemik (%8,3) ve 3 nazal kemik (%4,1) fraktürüydü. Burada önemli olan ve ancak BBT ile ortaya çıkarılabilen bulgular subdural (2), epidural (1) ve subaraknoid (1) kanamalardı. Ancak bu sayılar istatistiksel olarak anlamlı değillerdi. Bu dört vakadan birinde travma sonrası epileptik nöbet izlendi. Bu dört vaka beyin cerrahisi kliniği tarafından yatırıldı. Bir ay sonra ilk BBT’ leri temiz olan bu 52 hastaya kontrol BBT çekildi. Kontrol BBT’leri de bir ay sonra yine temizdi.\nTartışma: BBT KT’ının tipini ve ciddiyetini tespit etmede ve tedaviyi planlamada kullanılan ilk ve en önemli tanısal metoddur. Eğer nörolojik tablo bozulursa BBT cerrrahi müdahale edilebilirliği açısından endikedir. Ancak hastanın durumun değerlendirmede BBTlerin aşırı kullanımı nedeniyle sadece maliyetler artmaktadır. Bizim çalışmamızda da kontrol BBT’ler gereksiz bulundu. \n \nSUMMARY\nObjectives: Traumatic brain injury (TBI), across to earth before the age 45 is one of the biggest reason for mortality and morbidity. Head traumas usually occur after falls and motor vehicle accidents. These facts makes TBI one of the biggest problems of public health. The aim of the study is to evaluate the minör head traumas which is one of the biggest admission reasons to the emergency units. \nMethods: Our study was performed prospectively at the Department of Emergency Medicine(ER), Marmara University, between August 2011- August 2012. The presentations, first CCT, control CCTs after one month and outcomes of these patients are analyzed. SPSS16.0 used for analysis. The Chi-square and Mcnemar tests were used for the statistical analysis. The statistical difference p<0.05 is considered as significant.\nResults: Between 1015 patient using Canada head CT rules, CCT is obtained to 428 of the minor head trauma admission. Just 72 patients came to their appointments one month later is included. Traumatic evidence was detected in 17(%23,6) patient’s CCT. In these patients, %19,4 cephal hematoma was detected and remarkable findings are 6(%8,3) cranial fracture, 3(%4,1) nasal fracture. The significant findings that only can be detected via CCT was subdural (2), epidural (1) and subarachnoid hematomas. However these findings are not statistically significant. Epileptic seizure was occured after head trauma in one of these four patients These four patients was hospitalised by neurosurgery department. After one month, a control CCT was taken to these 52 patients whose first CCT’s were clear. Control CCTs were also clear, after one month.\nDiscussion: CCT is the first choice and most important diagnostic technique, for detecting the type and severity of the head trauma, and for planning the treatment. If neurological state deterioriates control CCT is indicated for surgical intervention. However just costs are increasing because of excessive use of CCTs for checking the patients condition. In our study control CCT is also found unnecessary.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.003 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 0.012 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".