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
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
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".