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Enregistrement W2025582506 · doi:10.1197/j.aem.2006.07.032

Emergency Medicine Practitioner Knowledge and Use of Decision Rules for the Evaluation of Patients with Suspected Pulmonary Embolism: Variations by Practice Setting and Training Level

2006· article· en· W2025582506 sur OpenAlexaboutno aff
Michael S. Runyon, Peter B. Richman, Jeffrey A. Kline

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDecision ruleComprehensionFamily medicineDecision aidsDelphi methodAlternative medicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Several clinical decision rules (CDRs) have been validated for pretest probability assessment of pulmonary embolism (PE), but the authors are unaware of any data quantifying and characterizing their use in emergency departments. OBJECTIVES: To characterize clinicians' knowledge of and attitudes toward two commonly used CDRs for PE. METHODS: By using a modified Delphi approach, the authors developed a two-page paper survey including 15 multiple-choice questions. The questions were designed to determine the respondents' familiarity, frequency of use, and comprehension of the Canadian and Charlotte rules. The survey also queried the frequency of use of unstructured (gestalt) pretest probability assessment and reasons why physicians choose not to use decision rules. The surveys were sent to physicians, physician assistants, and medical students at 32 academic and community hospitals in the United States and the United Kingdom. RESULTS: Respondents included 555 clinicians; 443 (80%) work in academic practice, and 112 (20%) are community based. Significantly more academic practitioners (73%) than community practitioners (49%) indicated familiarity with at least one of the two decision rules. Among all respondents familiar with a rule, 50% reported using it in more than half of applicable cases. A significant number of these respondents could not correctly identify a key component of the rule (23% for the Charlotte rule and 43% for the Canadian rule). Fifty-seven percent of all respondents indicated use of gestalt rather than a decision rule in more than half of cases. CONCLUSIONS: Academic clinicians were more likely to report familiarity with either of these two specific decision rules. Only one half of all clinicians reporting familiarity with the rules use them in more than 50% of applicable cases. Spontaneous recall of the specific elements of the rules was low to moderate. Future work should consider clinical gestalt in the evaluation of patients with possible PE.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,049
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,049
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,290 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations80
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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