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Enregistrement W2611050638 · doi:10.1017/s1049023x1700646x

Utilization Criteria for Prehospital Ultrasound in a Canadian Critical Care Helicopter Emergency Medical Service: Determining Who Might Benefit

2017· article· en· W2611050638 sur OpenAlexaffabout
Domhnall O’Dochartaigh, Matthew J. Douma, C. Alexiu, Shell Ryan, Mark MacKenzie

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensUniversity of AlbertaRoyal Alexandra HospitalAlberta EnergyAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConfidence intervalEmergency medicineLogistic regressionEmergency medical servicesRetrospective cohort studyOdds ratioInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Prehospital ultrasound (PHUS) assessments by physicians and non-physicians are performed on medical and trauma patients with increasing frequency. Prehospital ultrasound has been shown to be of benefit by supporting interventions. Problem Which patients may benefit from PHUS has not been clearly identified. METHODS: A multi-variable logistic regression analysis was performed on a previously created retrospective dataset of five years of physician- and non-physician-performed ultrasound scans in a Canadian critical care Helicopter Emergency Medical Service (HEMS). For separate medical and trauma patient groups, the a-priori outcome assessed was patient characteristics associated with the outcome variable of "PHUS-supported intervention." RESULTS: Both models were assessed (Likelihood Ratio, Score, and Wald) as a good fit. For medical patients, the characteristics of heart rate (HR) and shock index (SI) were found to be most significant for an intervention being supported by PHUS. An extremely low HR was found to be the most significant (OR=15.86 [95% confidence interval (CI), 1.46-171.73]; P=.02). The higher the SI, the more likely that an intervention was supported by PHUS (SI 0.9 to<1.3: OR=9.15 [95% CI, 1.36-61.69]; P=.02; and SI 1.3+: OR=8.37 [95% CI, 0.69-101.66]; P=.09). For trauma patients, the characteristics of Prehospital Index (PHI) and SI were found to be most significant for PHUS support. The greatest effect was PHI, where increasing ORs were seen with increasing PHI (PHI 14-19: OR=13.36 [95% CI, 1.92-92.81]; P=.008; and PHI 20-24: OR=53.10 [95% CI, 4.83-583.86]; P=.001). Shock index was found to be similar, though, with lower impact and significance (SI 0.9 to<1.3: OR=9.11 [95% CI, 1.31-63.32]; P=.025; and SI 1.3+: OR=35.75 [95% CI, 2.51-509.81]; P=.008). CONCLUSIONS: In a critical care HEMS, markers of higher patient acuity in both medical and trauma patients were associated with occurrences when an intervention was supported by PHUS. Prospective study with in-hospital follow-up is required to confirm these hypothesis-generating results. O'Dochartaigh D , Douma M , Alexiu C , Ryan S , MacKenzie M . Utilization criteria for prehospital ultrasound in a Canadian critical care Helicopter Emergency Medical Service: determining who might benefit. Prehosp Disaster Med. 2017;32(5):536-540.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,347 · 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

Citations22
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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