Kans op aanwezigheid van een polsfractuur
Deze klinische beslisregel geeft aan wanneer bij patiënten met polstrauma die de Spoedeisende Hulp (SEH) bezoeken een röntgenfoto geïndiceerd is.
Research authors: Walenkamp MMJ, Bentohami A, Slaar A, Beerekamp MSH, Maas M, Jager LC, Sosef NL, van Velde R, Ultee JM, Steyerberg EW, Goslings JC, Schep NWL.
Details Custom formula Study characteristics Files & References
★★★★
Model author
Model ID
579
Version
1.15
Revision date
2017-11-19
MeSH terms
  • Bone Fractures
  • Injuries, Wrist
  • Clinical Prediction Rule
  • Model type
    Logistic regression (Calculation)
    Status
    public
    Rating
    Share
    Formula
    No Formula defined yet
    Condition Formula

    Additional information

    Inclusiecriteria: 
    Alle opeenvolgende volwassen patiënten die de SEH van een academisch ziekenhuis (AMC) bezochten met polstrauma werden geïncludeerd.

    Exclusiecriteria: 
    Patiënten bij wie het ongeval meer dan 72 uur geleden had plaatsgevonden, patiënten met multitrauma (Injury Severity Score ≥ 16) en patiënten voor wie de huisarts de röntgenfoto al had aangevraagd werden geëxcludeerd. Daarnaast werden de participerende SEH-artsen gevraagd een patiënt niet te includeren wanneer de röntgenfoto al gemaakt was (bijvoorbeeld aangevraagd door de triageverpleegkundige) en zij dus op de hoogte konden zijn van de uitslag.

    Statistische analyse: 
    Een logistische regressieanalyse werd verricht met alle 19 variabelen. Daarna reduceerden we het aantal variabelen met behulp van stapsgewijze achterwaartse selectie bij een liberale p-waarde van 0,2. De interne validatie werd verricht middels een bootstrappingprocedure. Om de generaliseerbaarheid van de modellen te testen, werd tot slot een externe validatie uitgevoerd bij patiënten (n=395) van 4 regionale ziekenhuizen. 

    Modelontwikkeling: 
    Op basis van de gegevens van 487 in het AMC geïncludeerde patiënten werden 2 klinische beslismodellen ontwikkeld: 1 voor alle soorten polsfracturen (distale ulna, distale radius en carpalia) en 1 voor alleen distale radiusfracturen, omdat die fractuur het vaakst voorkomt.

    Bron: 
    Walenkamp MMJ, Bentohami A, Slaar A et al. De Amsterdam Wrist Rules. Ned Tijdschr Geneeskd. 2016;160:D234

    Study Population

    Total population size: 487
    Males: {{ model.numberOfMales }}
    Females: {{ model.numberOfFemales }}

    Categorical characteristics

    Name Subset / Group Nr. of patients
    Traumamechanisme Val op uitgestrekte hand 320
    Direct trauma of beklemming 42
    Verkeersongeval 37
    Geforceerde hyperflexie 19
    Vuistslag 13
    Mechanisme anders of onbekend 56
    Type polsfractuur Fractuur distale radius 200
    Triquetrumfractuur 26
    Scafoïdfractuur 25
    Geïsoleerde fractuur distale ulna 7
    Andere carpaliafractuur 2
    Multiple fracturen 7
    Behandeling Expectatief 38
    Drukverband 94
    Gipsimmobilisatie 243
    Repositie en gipsimmobilisatie 94
    Primair operatief 18

    Related files

    Supporting Publications

    Berekende kans op een polsfractuur:
    ...

    {{ resultSubheader }}

    {{ model.survival.PITTitle }}

    {{ model.survival.YNETitle }}

    Result
    Note
    Notes are only visible in the result download and will not be saved by Evidencio

    Berekende kans op een polsfractuur:

    {{ resultSubheader }}

    Outcome stratification

    Result interval {{ additionalResult.min }} to {{ additionalResult.max }}

    Conditional information

    Result interpretation

    Toepassingsgebied:
    Het Amsterdam Wrist Rule (AWR) model kan worden gebruikt als screeningsinstrument voor het aanvragen van röntgenfoto’s bij patiënten met polstrauma.

    Externe model validatie:
    De discriminatieve waarde van het model bleek adequaat met een AUC (c-index) van 0,81 (95%-BI: 0,77-0,85). In het validatiecohort (n=395) bereikte het model een sensitiviteit van 98% (95%-BI: 95-99%) en een specificiteit van 21% (95%-BI: 15-28%) met als afkapwaarde een voorspelde kans van 21%. De negatief voorspellende waarde bleek 90% (95%-BI: 81-99).

    Impact analyse: 
    In het externe validatiecohort zou bij gebruik van de AWR een röntgenfoto zijn aangevraagd voor 89,6% (354/395) in plaats van 99,5% van de patiënten: een afname van bijna 10%.

    Bron: 
    Walenkamp MMJ, Bentohami A, Slaar A et al. De Amsterdam Wrist Rules. Ned Tijdschr Geneeskd. 2016;160:D234
     

    {{ file.classification }}

    Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement. See our full disclaimer.

    Comments
    Rating
    Comment
    Please enter a comment of rating
    Comments are visible to anyone

    Model feedback

    No feedback yet 1 Comment {{ model.comments.length }} Comments
    Not rated | On {{ comment.created_at }} {{ comment.user.username }} a no longer registered author wrote:
    {{ comment.content }}
    logo

    Please sign in to enable Evidencio print features

    In order to use the Evidencio print features, you need to be logged in.
    If you don't have an Evidencio Community Account you can create your free personal account at:

    https://www.evidencio.com/registration

    Printed results - Examples {{ new Date().toLocaleString() }}


    Evidencio Community Account Benefits


    With an Evidencio Community account you can:

    • Create and publish your own prediction models.
    • Share your prediction models with your colleagues, research group, organization or the world.
    • Review and provide feedback on models that have been shared with you.
    • Validate your models and validate models from other users.
    • Find models based on Title, Keyword, Author, Institute, or MeSH classification.
    • Use and save prediction models and their data.
    • Use patient specific protocols and guidelines based on sequential models and decision trees.
    • Stay up-to-date with new models in your field as they are published.
    • Create your own lists of favorite models and topics.
    A personal Evidencio account is free, with no strings attached! Join us and help create clarity, transparency, and efficiency in the creation, validation, and use of medical prediction models.

    Disclaimer: Calculations alone should never dictate patient care, and are no substitute for professional judgement.