X-ray requesting patterns before and after introduction of the Ottawa Knee Rules in a UK emergency department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare knee radiology requesting rates among junior doctors before and after the formal introduction of the Ottawa Knee Rules (OKR) in a UK emergency department (ED), and to test the validity of the OKR for decisions on the use of radiography for acute, isolated knee injuries. METHODS: All junior doctors in a district general hospital ED seeing adult patients with isolated knee injuries completed a questionnaire before and after the introduction of the OKR. All patients were followed up to obtain a final diagnosis. The outcome measures were: adherence to the OKR, the presence of a fracture and whether a radiograph had been requested. The results were analysed to determine the sensitivity, specificity, positive and negative predictive values of the OKR. Comparisons between the request rate for knee radiography before and after the introduction of the OKR were made. RESULTS: A total of 130 patients were enrolled and followed up over a 3-month period; 58 before and 72 after OKR introduction. The OKR had a sensitivity of 100% (71.8-100%), a specificity of 55.1% (46.1-64.1%), a positive predictive value of 18.5% (9.03-27.9%) and a negative predictive value of 100% (87.8-100%) for the detection of bony injury. The introduction of the OKR did not result in a significant reduction in the number of radiographs performed (58.6-55.6%; P= 0.726). DISCUSSION: This study shows the OKR to be a highly sensitive clinical guide with a high negative predictive value in the setting of a UK ED. It suggests that the reduction in radiograph requests seen elsewhere may not be as apparent in this setting.
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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 | 0,001 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».