Acute minor thoracic injuries: evaluation of practice and follow-up in the emergency department.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the management and follow-up of patients with minor thoracic injuries (MTI) treated by emergency or primary care physicians. DESIGN: A multicentre, retrospective study. SETTING: Three university-affiliated emergency departments of the metropolitan region of Quebec city, Que. PARTICIPANTS: Patients older than 16 years of age with suspected or proven rib fractures following traumatic events. MAIN OUTCOME MEASURES: Differences in admission and discharge proportions and disposition management following MTI. RESULTS: Four hundred and forty-seven charts were analyzed. Only 23 patients (5.2%) were admitted during the study period. Admission and discharge proportions were significantly different among the 3 surveyed hospitals, ranging from 1.3% to 15.2% (P < or = .001). There were no recommendations of follow-up noted in most (53.5%) of the charts and there were no differences after hospital stratification. Planned follow-up visits were scheduled for 5.7% of discharged patients. Being older than 65 years of age or having multiple rib fractures had no influence on management and follow-up recommendations. Eighty-two patients (18.6%) had unplanned follow-up visits in the emergency department, with inadequate pain relief as the principal reason for consultation (56.1%). There was no significant difference after stratification for age and type of analgesia. Other clinically significant delayed complications were recorded in 8.3% of all MTI patients. CONCLUSION: The proportion of patients admitted for rib fractures was lower than the expected 25%, based on previous publications, and varied across surveyed hospitals. A very low proportion of patients was offered planned follow-up visits or even any follow-up recommendations in view of possible delayed complications and disabilities. Further studies are needed to identify predictors of delayed MTI complications and enhance appropriate use of follow-up resources.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».