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Enregistrement W2039461472 · doi:10.1197/j.aem.2005.11.080

Will a New Clinical Decision Rule Be Widely Used? the Case of the Canadian C‐Spine Rule

2006· article· en· W2039461472 sur OpenAlexaffabout
Ian G. Stiell, Ian D. Graham

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineClinical prediction ruleDecision ruleLogistic regressionRule-based systemAssociation rule learningStatisticsData miningArtificial intelligenceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The reasons why some clinical decision rules (CDRs) become widely used and others do not are not well understood. The authors wanted to know the following: 1) To what extent is widespread use of a new, relatively complex CDR an attainable goal? 2) How do physician perceptions of the new CDR compare with those of a widely used rule? 3) To what extent do physician subgroups differ in likelihood to use a new rule? METHODS: A survey of 399 Canadian emergency physicians was conducted using Dillman's Tailored Design Method for postal surveys. The physicians were queried regarding the Canadian Cervical-Spine Rule (C-Spine Rule). Results were analyzed via frequency distributions, tests of association, and logistic regression. RESULTS: Response rate was 69.2% (262/376). Most respondents (83.6%) reported having already seen the Canadian C-Spine Rule, while 63.0% reported already using it. Of those who did not currently use the rule, 74.2% reported that they would consider using it in the future despite the fact that, compared with another widely used rule (the Ottawa Ankle Rules), the C-Spine Rule was rated as less easy to learn (z = 6.68, p < 0.001), remember (z = 7.37, p < 0.001), and use (z = 5.90, p < 0.001). Those who had never seen the rule before were older (chi2(2) = 5.10, p = 0.007) and more likely to work part-time (chi2(2) = 7.31, p = 0.026). The best predictors of whether the rule would be used was whether it had first been seen during training (odds ratio [OR], 2.62; 95% confidence interval [CI] = 1.14 to 6.04), was perceived as an efficient use of time (OR, 4.44; 95% CI = 1.12 to 16.89), and was too much trouble to apply (OR, 0.25; 95% CI = 0.08 to 0.77). CONCLUSIONS: Widespread use of a relatively complex rule is possible. Older and part-time physicians were less likely to have seen the Canadian C-Spine Rule but not less likely to use it once they had seen it. Targeting hard-to-reach subpopulations while stressing the safety and convenience of these rules is most likely to increase use of new CDRs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,073
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,073
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,347 · 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.

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

Citations46
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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