Defining the cervical spine clearance algorithm: A single-institution prospective study of more than 9,000 patients
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Abstract
BACKGROUND:
Variability exists in the approach to cervical spine (c-spine) clearance after significant trauma. Using concurrently gathered data on more than 9,000 such patients, the current study develops an evidence-based and readily adoptable algorithm for c-spine clearance aimed at timely removal of collar, optimal use of imaging, and appropriate spine consultations.
METHODS:
Prospective study of adult blunt trauma team alert (TTA) patients presenting at a Level I trauma center who underwent screening computed tomography (CT) to diagnose/rule out c-spine injury (January 2008 to May 2014). Regression analysis comparing patients with and without c-spine injury-fracture and/or ligament-was used to identify significant predictors of injury. The predictors with the highest odds ratio were used to develop the algorithm.
RESULTS:
Among 9,227 patients meeting inclusion criteria, c-spine injury was identified in 553 patients (5.99%). All 553 patients had a c-spine fracture, and of these, 57 patients (0.6% of entire population and 10.31% of patients with injury) also had a ligamentous injury. No patient with a normal CT result was found to have an injury. The five greatest predictors of ligament injury that follow were used to develop the algorithm: (1) CT evidence of ligament injury; (2) fracture pattern «not» isolated transverse/spinous process; (3) neurologic symptoms; (4) midline tenderness; and (5) Glasgow Coma Scale score <15.
CONCLUSION:
TTA patients should undergo screening c-spine CT to rule out injury. Most patients will have a negative CT and can have their collars removed. A select group of patients will require collars and spine consultation and a smaller subset of magnetic resonance imaging to rule out ligament injury.
Resumen
ANTECEDENTES:
La variabilidad existe en el abordaje de la columna cervical (C-espina dorsal) de espacio libre después de un trauma importante. Utilizando los datos recogidos simultáneamente en más de 9.000 de estos pacientes, el estudio actual se desarrolla un algoritmo basado en la evidencia y fácilmente adoptable para el despacho de la C-espina dirigida a la eliminación oportuna de cuello, el uso óptimo de las imágenes, y las consultas apropiadas de la columna vertebral.
MÉTODOS:
Estudio prospectivo de pacientes adultos alerta contundente equipo de trauma (TTA) que acuden a un centro de trauma de nivel I que fueron sometidos a cribado de tomografía computarizada (TC) para diagnosticar / descartar lesiones de columna cervical (enero 2008 a mayo 2014). El análisis de regresión comparando los pacientes con y sin lesiones de columna cervical, fractura y / o ligamento se utilizó para identificar predictores significativos de la lesión. Los predictores de mayor odds ratio fueron utilizados para desarrollar el algoritmo.
RESULTADOS:
Entre 9.227 pacientes que cumplían los criterios de inclusión, se identificó una lesión de columna cervical en 553 pacientes (5,99%). Todos los 553 pacientes tuvieron una fractura de columna cervical, y de estos, 57 pacientes (0,6% de la población total y el 10,31% de los pacientes con lesión) también tuvo una lesión ligamentosa. se encontró ningún paciente con un resultado normal CT tener una lesión. Los cinco mayores predictores de lesión en los ligamentos que siguen fueron utilizados para desarrollar el algoritmo: (1) La TC evidencia de lesión del ligamento; (2) el tipo de fractura «no» / apófisis espinosa aislado transversal; (3) síntomas neurológicos; (4) la ternura de la línea media; y (5) la puntuación de coma de Glasgow Escala <15.
CONCLUSIÓN:
TTA pacientes deben someterse a exámenes de TC de columna cervical para descartar lesiones. La mayoría de los pacientes tendrán una TC negativa y pueden tener sus collares retirados. Un grupo selecto de pacientes requerirá cuellos y columna vertebral consulta y un subconjunto más pequeño de la resonancia magnética para descartar lesiones de ligamentos.
LEVEL OF EVEDINCE:
Therapeutic study, level III.
- PMID: 27270856 DOI: 10.1097/TA.0000000000001151
- [PubMed – in process]