A Prospective Evaluation of the Utility of the Prehospital 12-lead Electrocardiogram to Change Patient Management in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Retrospective research has shown that 19% of 12-lead prehospital electrocardiograms (prehospital ECGs) had clinically significant abnormalities that were not captured on the initial emergency department (ED) ECG and had the potential to change medical management. The purpose of this study was to prospectively determine how many prehospital ECGs had clinically significant abnormalities not present on the initial ED ECG and determine how many prehospital ECGs changed physician management. METHODS: We conducted a 3-month, prospective cohort study of patients who had a 12-lead prehospital ECG completed by EMS prior to arriving at one of two tertiary care EDs. STEMI bypass patients were excluded. Physicians reviewed the prehospital ECG to determine whether there were any clinically significant abnormalities present on the prehospital ECG not captured on the initial ED ECG. Physicians recorded if and how the prehospital ECG changed their management. RESULTS: A total of 281 patients were enrolled. Thirty-five (12.5%; 95% CI: 9.1%, 16.8%) prehospital ECGs showed changes that were not captured on the initial ED ECG (11 ST depression, 5 T-wave inversion [TWI], 2 ST depression and TWI, 12 arrhythmia, 2 arrhythmia with ST depression, 2 ST elevation, 1 unknown). Fifty-two (18.5%; 95% CI: 14.4%, 23.5%) prehospital ECGs influenced physician management. There were 30 (10.7%) instances where physicians were willing to refer the patient to an inpatient service based on information captured on the prehospital ECG, regardless if the initial ED ECG was normal. CONCLUSIONS: Prehospital ECGs show clinically significant abnormalities that are not always captured on the initial ED ECG. Prehospital ECGs have the potential to change the management of patients in the ED.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».