Depiction of Seizure First Aid Management in Medical Television Dramas
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to investigate whether medical television dramas portray proper seizure first aid. METHODS: Episodes of the four highest-rated US medical dramas ("Grey's Anatomy," "House M.D.", "Private Practice," and "ER") were screened for the presence of seizures. "Patient" age, sex, semiology, and etiology were recorded. The appropriateness of seizure first aid management was determined by comparison to the Epilepsy Foundation of America (EFA) guidelines. RESULTS: Among 364 television programs, 65 seizures (in 59 individuals) were identified (30 males; 29 females). Seizures were primary or secondarily generalized tonic-clonic in 53 (81.5%) cases. Other seizure types included complex partial (5, 7.7%), simple partial (1, 1.5%), myoclonic (1, 1.5%), absence (1, 1.5%), and psychogenic (1, 1.5%). On 63 occasions (96.9%), first aid was performed by a health care professional. First aid management was judged appropriate in 21 (32.3%) seizures, inappropriate in 28 (43.1%), and indeterminate in 16 (24.6%). Inappropriate practices included holding the person down (17, 26.2%), trying to stop the involuntary movements (10, 15.4%) and putting something in the person's mouth (11, 16.9%). CONCLUSIONS: The first aid management of seizures performed by actors portraying health care professionals was inappropriate in nearly half of all cases. Inaccurate depiction of seizure first aid management may contribute to misinformation of the general public. The television industry could easily incorporate the simple first aid EFA seizure guidelines as a public service without sacrificing dramatic impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».