Management of Traumatic Brain Injury in the Emergency Department: Guideline Adherence and Patient Safety
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traumatic brain injury is a common reason not only for emergency visits worldwide but also for significant morbidity and mortality. Several clinical guidelines exist but adherence is generally low. AIM: To study attitudes toward computed tomography of the head among emergency department Change to physicians throughout the article who manage patients with trauma to the head and doctors' adherence to guidelines. METHODS: Quantitative questionnaire study with questionnaires collected over 3 months before introduction of new guidelines. After introduction, intermission of 8 months passed when information and education were given. Thereafter, questionnaires were collected for another 3 months. RESULTS: A total of 694 patients were registered at the emergency department. A total of 161 questionnaires were analyzed; 50.9% did not use guidelines, 39% before intermission, and 60.5% after. When Canadian CT Head Rule was applied, 30.4% of patients with no loss of consciousness were referred to computed tomography, violating guideline recommendation. CONCLUSION: Guidelines are designed to improve performance but are not always applied correctly or as frequently as intended. Information and education did not increase guideline adherence. To improve guideline adherence, more innovative measures than formal guidelines must be undertaken. To find out what these measures are, we suggest qualitative studies to elucidate interventions that will have bigger impact on performance.
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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 | 0,010 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».