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Enregistrement W2179614744 · doi:10.1111/acem.12828

Clinical Decision Rules for Diagnostic Imaging in the Emergency Department: A Research Agenda

2015· article· en· W2179614744 sur OpenAlexaff
Nathan M. Finnerty, Robert M. Rodriguez, Christopher R. Carpenter, Benjamin Sun, Nik Theyyunni, Robert Ohle, Kenneth W. Dodd, Elizabeth Schoenfeld, Kendra D. Elm, Jeffrey A. Kline, James F. Holmes, Nathan Kuppermann

Notice bibliographique

RevueAcademic Emergency Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringAgency for Healthcare Research and QualityU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineEmergency departmentMedical physicsHealth careClinical PracticeConsensus conferenceMedical emergencyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Major gaps persist in the development, validation, and implementation of clinical decision rules (CDRs) for diagnostic imaging. OBJECTIVES: The objective of this working group and article was to generate a consensus-based research agenda for the development and implementation of CDRs for diagnostic imaging in the emergency department (ED). METHODS: The authors followed consensus methodology, as outlined by the journal Academic Emergency Medicine (AEM), combining literature review, electronic surveys, telephonic communications, and a modified nominal group technique. Final discussions occurred in person at the 2015 AEM consensus conference. RESULTS: A research agenda was developed, prioritizing the following questions: 1) what are the optimal methods to justify the derivation and validation of diagnostic imaging CDRs, 2) what level of evidence is required before disseminating CDRs for widespread implementation, 3) what defines a successful CDR, 4) how should investigators best compare CDRs to clinical judgment, and 5) what disease states are amenable (and highest priority) to development of CDRs for diagnostic imaging in the ED? CONCLUSIONS: The concepts discussed herein demonstrate the need for further research on CDR development and implementation regarding diagnostic imaging in the ED. Addressing this research agenda should have direct applicability to patients, clinicians, and health care systems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,364
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations41
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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