Utility of routine chest radiographs in a medical–surgical intensive care unit: a quality assurance survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the utility of routine chest radiographs (CXRs) in clinical decision-making in the intensive care unit (ICU). DESIGN: A prospective evaluation of CXRs performed in the ICU for a period of 6 months. A questionnaire was completed for each CXR performed, addressing the indication for the radiograph, whether it changed the patient's management, and how it did so. SETTING: A 14-bed medical-surgical ICU in a university-affiliated, tertiary care hospital. PATIENTS: A total of 645 CXRs were analyzed in 97 medical patients and 205 CXRs were analyzed in 101 surgical patients. RESULTS: Of the 645 CXRs performed in the medical patients, 127 (19.7%) led to one or more management changes. In the 66 surgical patients with an ICU stay <48 hours, 15.4% of routine CXRs changed management. In 35 surgical patients with an ICU stay > or = 48 hours, 26% of the 100 routine films changed management. In both the medical and surgical patients, the majority of changes were related to an adjustment of a medical device. CONCLUSIONS: Routine CXRs have some value in guiding management decisions in the ICU. Daily CXRs may not, however, be necessary for all patients.
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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 | 0,005 | 0,035 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».