Validación de las reglas de Ottawa para el diagnóstico de fracturas en traumatismos agudos de tobillo en el servicio de urgencias de la clínica good hope – lima en el periodo julio – octubre del 2016
Bibliographic record
Abstract
OBJETIVO: Determinar el valor de las Reglas de Tobillo de Ottawa para el diagnóstico de fractura en traumatismos agudos de tobillo en la Clínica Good Hope – Lima en el periodo julio – octubre 2016. \nMATERIAL Y METODOS: Se realizó un estudio observacional, prospectivo, analítico, transversal de pruebas diagnósticas que evaluó 267 pacientes con lesiones agudas de tobillo entre junio a octubre del 2016. \nRESULTADOS: El promedio de edad de la muestra estudiada fue de 35.08, con un 55.1% de personas del sexo masculino y 44.9% del sexo femenino. De los 267 pacientes fueron 75 los que presentaron fractura de tobillo (28.1%). Dentro de los mecanismos de lesión más frecuentes se observó que las caídas representaron el 43.1% de casos, seguido por la torsión en 39.7% y accidentes de tránsito en 17.2%. De los pacientes que presentaron fractura de tobillo el mecanismo de lesión más frecuente fue las caídas (45.3%) continuando con los accidentes de tránsito (29.3%) finalizando con la torsión (25.3%). Un 9.7% de todos los pacientes estudiados se encontraba realizando actividades deportivas. De los que presentaron fractura de tobillo, el 34.7% se encontraba realizando algún tipo de actividad deportiva. Las reglas del tobillo de Ottawa fueron positivas para el 63.3% de los pacientes estudiados con un 36.7% de negatividad. Las reglas del tobillo de Ottawa fueron positivas en el 100% de los pacientes que presentaron fractura de tobillo. El rendimiento de las reglas de Ottawa para predecir fractura de tobillo tuvo una sensibilidad del 100%, especificidad de 51%, valor predictivo positivo de 44.4% y valor predictivo negativo de 100%. \nCONCLUSIONES: Las Reglas del tobillo de Ottawa mostraron alta confiabilidad para decidir cuándo tomar radiografías en las lesiones de tobillo y adecuado rendimiento para diagnosticar fracturas de tobillo. Los resultados de este estudio no muestran falsos negativos y están de acuerdo con los resultados de otros estudios similares. Nos anima a aplicar estos criterios en nuestros servicios con emergencia.
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 | 0.012 | 0.043 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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".