Trends in computed tomography utilisation in the emergency department: A 5 year experience in an urban medical centre in northern Taiwan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Steady increase in computed tomography (CT) utilisation in the ED was observed in countries such as the USA, Canada, China and Korea; however, limited empirical data are available regarding Taiwan. OBJECTIVE: The objective of the present study is to quantify and compare trends in CT utilisation in the ED over a 5 year period in a medical centre in Taiwan. METHODS: Electronic chart review was performed in a medical centre with an annual ED census of 80 000 patients. Subjects >20 years of age who underwent CT scans during ED visits from 1 January 2005 to 31 December 2009 were identified. RESULTS: Among the 333 673 adult ED visits, 43 635 received CT scans, with a utilisation rate of 131 per 1000. Within the 5 year span, patient volume increased by 7.7%, whereas CT utilisation increased by 42.7%. The rates of increase in patient volume and CT utilisation were 5.0% and 32.4% in non-trauma; 19.7% and 97.8% in trauma. CT scans were mostly performed on the head (47%), abdomen (36%), followed by chest (10%) and miscellaneous (7%). An increase of 168% in spinal CTs for trauma patients was observed. An increase in CT utilisation was found in all age groups with a proportionate increase with increasing age in both trauma and non-trauma. CONCLUSION: ED CT utilisation has increased at a rate far exceeding the growth in ED patient volume. This may be attributed to the improved utility of CT in diagnosing serious pathology, more diagnostic indications for CT, ready availability and the necessity for diagnostic certainty in the ED.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,006 | 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 ».