Evaluation of Adult Outpatient Magnetic Resonance Imaging Sedation Practices: Are Patients Being Sedated Optimally?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the use of anxiolytics in adult outpatient magnetic resonance imaging (MRI) centres and to determine whether utilisation is optimal based on the pharmacology of the drugs used, who prescribes these drugs, and how patients are managed after administration. MATERIALS AND METHODS: Identical paper and Web-based surveys were used to anonymously collect data about radiologists' use of anxiolytic agents for adult outpatient MRI examinations. The survey questions were about the type of facility, percentage of studies that require sedation, the drug used and route of administration, who orders the drug, timing of administration, patient monitoring during and observation after the study, use of a dedicated nurse for monitoring, and use of standard sedation and discharge protocols. The chi(2) analysis for statistical association among variables was used. RESULTS: Eighty-five of 263 surveys were returned (32% response rate). The radiologist ordered the medication (53%) in slightly more facilities than the referring physician (44%) or the nurse. Forty percent of patients received medication 15-30 minutes before MRI, which is too early for peak effect of oral or sublingual drugs. Lorazepam was most commonly used (64% first choice). Facilities with standard sedation protocols (56%) were more likely to use midazolam than those without standard sedation protocols (17% vs 10%), to have a nurse for monitoring (P = .032), to have standard discharge criteria (P = .001), and to provide written information regarding adverse effects (P = .002). CONCLUSIONS: Many outpatients in MRI centres may be scanned before the peak effect of anxiolytics prescribed. A standard sedation protocol in such centres is associated with a more appropriate drug choice, as well as optimized monitoring and postprocedure care.
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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 | 0,008 |
| 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 ».