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Enregistrement W2172895566 · doi:10.1111/acem.12824

Understanding Overuse of Computed Tomography for Minor Head Injury in the Emergency Department: A Triangulated Qualitative Study

2015· article· en· W2172895566 sur OpenAlexaboutno aff
Edward R. Melnick, Katherine Shafer, Nayeli Rodulfo, Joyce Shi, Erik P. Hess, Robert L. Wears, Rija A. Qureshi, Lori Ann Post

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineEmergency departmentComputed tomographyHead (geology)Minor (academic)Medical emergencyEmergency medicineRadiologyHumanitiesNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Overuse of computed tomography (CT) for minor head injury continues despite developed and rigorously validated clinical decision rules like the Canadian CT Head Rule (CCHR). Adherence to this sensitive and specific rule could decrease the number of CT scans performed in minor head injury by 35%. But in practice, the CCHR has failed to reduce testing, despite its accurate performance. OBJECTIVES: The objective was to identify nonclinical, human factors that promote or inhibit the appropriate use of CT in patients presenting to the emergency department (ED) with minor head injury. METHODS: This was a qualitative study in three phases, each with interview guides developed by a multidisciplinary team. Subjects were recruited from patients treated and released with minor head injuries and providers in an urban academic ED and a satellite community ED. Focus groups of patients (four groups, 22 subjects total) and providers (three groups, 22 subjects total) were conducted until thematic saturation was reached. The findings from the focus groups were triangulated with a cognitive task analysis, including direct observation in the ED (>150 hours), and individual semistructured interviews using the critical decision method with four senior physician subject matter experts. These experts are recognized by their peers for their skill in safely minimizing testing while maintaining patient safety and engagement. Focus groups and interviews were audio recorded and notes were taken by two independent note takers. Notes were entered into ATLAS.ti and analyzed using the constant comparative method of grounded theory, an iterative coding process to determine themes. Data were double-coded and examined for discrepancies to establish consensus. RESULTS: Five core domains emerged from the analysis: establishing trust, anxiety (patient and provider), constraints related to ED practice, the influence of others, and patient expectations. Key themes within these domains included patient engagement, provider confidence and experience, ability to identify and manage patient anxiety, time constraints, concussion knowledge gap, influence of health care providers, and patient expectations to get a CT. CONCLUSIONS: Despite high-quality evidence informing use of CT in minor head injury, multiple factors influence the decision to obtain CT in practice. Identifying and disseminating approaches and designing systems that help clinicians establish trust and manage uncertainty within the ED context could optimize CT use in minor head injury.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,191

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0100,012
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,396
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,109 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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