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Enregistrement W1894449584 · doi:10.7556/jaoa.2014.184

Effect of Triage-Based Use of the Ottawa Foot and Ankle Rules on the Number of Orders for Radiographic Imaging

2014· article· en· W1894449584 sur OpenAlexaboutno aff
John Ashurst

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the American Osteopathic Association · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFoot and Ankle Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineTriageRadiographyAnkleEmergency departmentPhysical therapyFoot (prosody)Incidence (geometry)Emergency medicineMedical emergencyRadiologyNursingSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: Reducing unnecessary testing lessens the cost burden of medical care, but decreasing use depends on consistently following evidence-based clinical decision rules. The Ottawa foot and ankle rules (OFARs) are validated, longstanding evidence-based guidelines to predict fractures. Frequently, radiography is automatically ordered for acute ankle injuries despite findings from OFARs suggesting no fracture. OBJECTIVES: First, to determine whether implementation of protocol-driven use of the OFARs at triage would decrease the number of radiography orders and length of stay (LOS) in the emergency department. Second, to quantify the incidence of OFARs use at triage and to assess patient expectations of radiography use and patient satisfaction as rated by both patients and clinicians. METHODS: In this prospective, 2-stage sequential pilot study, patients with acute ankle and foot injuries were screened in the emergency department between January 2013 and October 2013. In the first stage, clinicians (physician assistants, residents, and attending physicians) performed their usual practice habits for radiography use in the control group. For the second stage, they were educated to appropriately apply the OFARs before ordering radiography. For patients who were suspected of having a fracture at triage, nursing staff ordered radiography. For patients who were not suspected of having a fracture at triage, a clinician reassessed them using the OFARs after their triage assessment. Radiography was then ordered at the discretion of the clinician. Results gathered after training in the OFARs comprised the intervention group. After discharge, patients were surveyed regarding their expectations and satisfaction, and clinicians were surveyed on their perceptions of patient satisfaction. RESULTS: A total of 131 patients were screened, 62 patients were enrolled in the study after consent was obtained, and 2 patients withdrew from the study prematurely, leaving 30 patients in each group. Fifty-eight of the 60 patients (97%) underwent radiography. Emergency department LOS decreased from 103 minutes to 96.5 minutes (P=.297) after the OFARs were applied. There was also a decrease in LOS in patients with a fracture (137 minutes vs 103 minutes [P=.112]). Radiography was expected to be ordered by 27 of 30 patients in the control group (90%) and 24 of 30 in the intervention group (80%) (P=.472). Patients were equally satisfied among the groups (54 of 60 [90%]) (with no difference between groups), and 27 of 30 (90%) vs 30 of 30 (100%) clinicians in the control and intervention groups, respectively, perceived that patients were satisfied with their treatment. CONCLUSION: There was no statistical evidence that application of the OFARs decreases the number of imaging orders or decreases LOS. This observation suggests that even when clinicians are being observed and instructed to use clinical decision rules, their evaluation bias tends toward recommendations for testing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,687

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,245 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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