Emergency medicine ultrasonography in rural communities.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The Canadian Association of Emergency Physicians (CAEP) published a position statement in 2006 encouraging immediate access to emergency medicine ultrasonography (EMUS) 24 hours a day, 7 days a week. However, barriers to advanced imaging care still exist in many rural hospitals. Our study investigated the current availability of EMUS in rural communities and physicians' ability to use this technology. METHODS: A literature review and interviews with rural physicians were conducted in the summer of 2010 to design a questionnaire focusing on EMUS. The survey was then sent electronically or via regular mail in November 2010 to all Ontario physicians self-identified as "rural." Descriptive statistics and the Fisher exact test were used to analyze the data. RESULTS: A total of 207 rural physicians responded to the survey (response rate 28.6%). Of the respondents, 70.9% were male, median age was 49 years and median year of graduation was 1988. The respondents had been in practice for a median of 20 years and had been in their present community for a median of 15 years. More than two-thirds of physicians (69.5%) practised in communities with populations of less than 10 000. Nearly three-quarters (72.6%) worked in a rural emergency department (ED). Almost all (96.9%) reported having access to ultrasonography in the hospital. However, only 60.6% had access to ultrasonography in the ED. Less than half (44.4%) knew how to perform ultrasonography, with 77.3% citing lack of training. Of those using EMUS, 32.5% were using it at least once per shift. The most common reason to use EMUS was to rule out abdominal aortic aneurysm (58.3%). Most respondents (71.5%) agreed or strongly agreed that EMUS is a skill that all rural ED physicians should have. CONCLUSION: Patients in many rural EDs do not have immediate access to EMUS, as advocated by CAEP. This gap in care needs to be addressed to ensure that all patients, no matter where they live, have access to this proven imaging modality.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».