Use of Portable Ultrasound Machine for Outpatient Orthopedic Diagnosis: An Implementation Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Ultrasonography and magnetic resonance imaging (MRI) are used to evaluate shoulder disorders. This implementation study investigated outpatient ultrasonography at an orthopedic practice in a managed care setting. METHODS: A portable ultrasound machine was introduced at an orthopedic clinic in a group practice. An orthopedic surgeon who primarily treated shoulder disorders received 15 hours of training. The impact of physician-performed ultrasonography on subsequent MRI and other outcomes of patients with shoulder disorders from January 2011 through October 2011 was determined using automated administrative and clinical data. Comparisons were made to patients who did not undergo ultrasonography at the experimental practice and 2 orthopedic clinics in the same practice. RESULTS: During the study, 146 ultrasound examinations were administered. Compared with patients who did not undergo ultrasonography, patients who received ultrasonography had significantly higher comorbidity. However, they were significantly less likely to have MRI (9.7% with ultrasonography vs 14.4% without; p = 0.03) although equally likely to undergo surgery (33.6% with ultrasonography vs 22.1% without, p = 0.77). Mean time to surgery was 89.3 ± 49.3 days for patients with ultrasonography vs 32.9 ± 43.3 days for patients without (p < 0.05). No ultrasonography-examined patients had an incorrect diagnosis at surgery. For patients receiving ultrasonography, an estimated 35 MRIs were avoided, saving a predicted $17,603, a 50% return in less than 1 year on a $34,897 investment for an ultrasound machine and supplies. CONCLUSION: Outpatient ultrasonography by an orthopedic surgeon can be useful for diagnosing shoulder disorders and might reduce MRI utilization.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découle