Evaluation of a point-of-care ultrasound scan list in a resource-limited emergency centre in Addis Ababa Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Emergency centres (EC) in low- and middle-income countries often have limited diagnostic imaging capabilities. Point-of-care ultrasound (POCUS) is used in high-income countries to diagnose and guide treatment of life-threatening conditions. This study aims to identify high impact POCUS scans most relevant to practice in an Ethiopian EC. METHODS: A prospective observational study where patients presenting to Tikur Anbessa Specialized Hospital EC in Addis Ababa were eligible for inclusion. Physicians referred patients with a clinical indication for POCUS from a pre-determined 15-scan list. Scans were performed and interpreted, at the bedside, by qualified emergency physicians with POCUS training. RESULTS: A convenience sample of 118 patients with clinical indications for POCUS was enrolled. The mean age was 35 years and 42% were female. In total, 338 scans were performed for 145 indications in 118 patients. The most common scans performed were pericardial (n = 78; 23%), abdominal free fluid (n = 73; 22%), pleural effusion/haemothorax (n = 51; 15%), inferior vena cava (n = 43; 13%), pneumothorax (n = 38; 11%), and global cardiac activity (n = 25; 7%). One hundred and twelve (95%) POCUS scans provided clinically useful information. In 53 (45%) patients, ultrasound findings changed patient management plans by altering the working diagnosis (n = 32; 27%), resulting in a new treatment intervention (n = 28; 24%), resulting in a procedure/surgical intervention (n = 17; 14%) leading to consultation with a specialist (n = 16; 14%), and/or changing a disposition decision (n = 9; 8%). DISCUSSION: In this urban, low-resource, academic EC in Ethiopia, POCUS provided clinically relevant information for patient management, particularly for polytrauma, undifferentiated shock and undifferentiated dyspnea. Results have subsequently been used to develop a locally relevant emergency department ultrasound curriculum for Ethiopia's first emergency medicine residency program.
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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 | 0,004 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».