An outcomes analysis of anterior epistaxis management in the emergency department
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many treatment options exist for the management of anterior epistaxis. However, little is known about treatment outcomes. The objective was to identify the currently utilised methods of management and outcomes for patients with anterior epistaxis presenting to the emergency department (ED) at a Canadian tertiary care center. METHODS: A retrospective review of ED visits from January 2012-May 2014 for adult patients with a diagnosis of anterior epistaxis was performed. Patient demographic data, comorbidities, and treatment methods were documented. The effectiveness of different treatment modalities was determined. RESULTS: Three hundred fifty-three primary anterior epistaxis cases were included. Mean patient age was 70 years and 49% of patients were female. Comorbidities included hypertension (56%), diabetes (19%), CAD (28%), and atrial fibrillation (27%). A large proportion of the cohort (61%) was on at least one anticoagulant or antiplatelet therapy. The most common utilised treatment modalities were silver nitrate cauterization, Merocel®, petroleum gauze packing, nasal clip and 15% were simply observed. Initial treatment success was achieved in 74% of cases. Of patients receiving specific treatment modalities, silver nitrate cauterization had the highest success rate at 80%. 26% of patients returned to the ED for recurrence of epistaxis with highest rates occurring in the nasal clip (59%), Merocel® (26%), and petroleum gauze packing (42%) groups. CONCLUSIONS: The differences in recurrence rate among the different treatment modalities observed may be due to true differences in effectiveness or differences in treatment selection by the ED physicians based on severity of epistaxis. Cauterization with silver nitrate, however, offers the added benefit of no need for follow up. Further study is needed to elucidate the most efficacious treatment modality based on epistaxis severity.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».