Missed Diagnosis of Subarachnoid Hemorrhage in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND PURPOSE: Subarachnoid hemorrhage (SAH) can be devastating, yet its initial presentation may be limited to common symptoms and subtle signs, potentially leading to misdiagnosis. Little is known about population rates of misdiagnosis of SAH, or hospital factors that may contribute to it. We estimated the population-based rate of missed SAH among emergency department (ED) patients and examined its relationship with hospital characteristics. METHODS: We studied persons admitted with a nontraumatic SAH to all Ontario hospitals over 3 years (April 2002 to March 2005). SAH was defined as missed if the patient had an ED visit related to the SAH (based on a prespecified definition) in the 14 days before admission. We examined the association between hospital teaching status and missed SAH and explored whether annual ED volume of SAH or CT availability explained this association. RESULTS: Of 1507 patients diagnosed with SAH, 5.4% (95% CI, 4.3 to 6.6) had a missed diagnosis. The risk was significantly higher among patients triaged as low acuity (odds ratio 2.65; 95% CI, 1.46 to 4.80), as well as in nonteaching hospitals (adjusted odds ratio 2.12; 95% CI, 1.02, 4.44). Neither ED SAH volume nor on-site CT availability explained the effect of teaching status. CONCLUSIONS: About 1 in 20 SAH patients are missed during an ED visit. Lower acuity patients are at higher risk of misdiagnosis, suggesting the need for heightened suspicion among patients with minimal clinical findings. The risk is also greater in nonteaching hospitals, but this is not explained by the annual volume of SAHs seen in the ED or access to CT.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».