UTILIZATION OF A CLINICAL TOOL FOR THE ASSESSMENT OF BRUISES CONCERNING FOR CHILD MALTREATMENT
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2013, the Canadian Paediatric Society (CPS) published recommendations for the clinical evaluation of bruises suspicious for child maltreatment. A thorough assessment is essential given the high stakes medico-legal nature of these cases. Ensuring that every component of the history, physical examination and investigations are obtained and documented remains a challenge. We have developed and implemented a tool to improve the quality of clinical assessments and adherence to published CPS guidelines. OBJECTIVES: Among children (≤ 6 years) being assessed for bruises concerning for child abuse, we aim to increase the completion rate of recommended items documented using a checklist tool to 85% and to have 80% of patients reaching this target. We expect that user acceptability and satisfaction will play an important role in checklist implementation. DESIGN/METHODS: We completed a chart audit to establish baseline documentation of bruising assessments before implementation of this checklist. A checklist tool was developed and implemented within a clinic for the assessment of child maltreatment. The checklist went through multiple revisions to increase acceptability of the tool and satisfaction of users. Following development and implementation of the checklist tool, a repeat chart audit was completed. Outcomes assessed included percentage of each checklist completed and percentage of patients with checklists at least 85% completed, user satisfaction with the checklist tool, and ongoing monitoring for patients “over-investigated” because of checklist as determined by peer review. The first phase of the study was completed in May 2016. Feedback from that phase was reviewed and incorporated into use of this tool. A second phase of the study was completed with repeat chart audits from 2016–2017. RESULTS: Results from the first phase of the study indicate that, on average, documentation of recommended items increased from 37.4% at baseline to 94.7% after checklist implementation, with an increase from 0% to 100% of checklists reaching an 85% completion rate. The results of the second phase of the study will be discussed as well as challenges to implementation of this tool. CONCLUSION: This first phase of the study demonstrated that utilization of this clinical tool improved documentation of bruising assessments. Going forward, we hope to implement multi-center use of this tool for routine clinical assessment of bruising that is concerning for child maltreatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,035 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».