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Enregistrement W2571436424 · doi:10.1136/bmjopen-2016-013688

In patients presenting to the emergency department with skin and soft tissue infections what is the diagnostic accuracy of point-of-care ultrasonography for the diagnosis of abscess compared to the current standard of care? A systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2571436424 sur OpenAlexaff
David Barbic, Jordan Chenkin, Dennis D. Cho, Tomislav Jelić, Frank Scheuermeyer

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentUltrasonographyAbscessPoint of careSoft tissueRadiologyIntensive care medicinePathologySurgeryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The primary objective of this systematic review was to determine the accuracy of point-of-care ultrasonography (POCUS) in diagnosing abscess in emergency department (ED) patients with skin and soft tissue infections (SSTI). The secondary objective was the accuracy of POCUS in the paediatric population subgroup. SETTING: Prospective studies set in emergency departments. PARTICIPANTS: Emergency department patients (adult and paediatric) presenting with SSTI and suspected abscess. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: This systematic review was conducted according to Cochrane Handbook guidelines, and the following databases were searched: PubMed, MEDLINE, EMBASE and the Cochrane database of systematic reviews (1946-2015). We included prospective cohort and case-control studies investigating ED patients with SSTI and abscess or cellulitis, a defined POCUS protocol, a clearly defined gold standard for abscess and a contingency table describing sensitivity and specificity. Two reviewers independently ascertained all potentially relevant citations for methodologic quality according to QUADAS-2 criteria. The primary outcome measure was the sensitivity and specificity of POCUS for abscess. A preplanned subgroup (secondary) analysis examined the effects in paediatric populations, and changes in management were explored post hoc. RESULTS: Of 3028 articles, 8 were identified meeting inclusion criteria; all were rated as good to excellent according to QUADAS-2 criteria. Combined test characteristics of POCUS on the ED diagnosis of abscess for patients with SSTI were as follows: sensitivity 96.2% (95% CI 91.1% to 98.4%), specificity 82.9% (95% CI 60.4% to 93.9%), positive likelihood ratio 5.63 (95% CI 2.2 to 14.6) and negative likelihood ratio 0.05 (95% CI 0.01 to 0.11). CONCLUSIONS: A total of 8 studies of good-to-excellent quality were included in this review. The use of POCUS helps differentiate abscess from cellulitis in ED patients with SSTI. TRIAL REGISTRATION NUMBER: CRD42015017115.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,077
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,077
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,029
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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