MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2789285880 · doi:10.1002/jum.14612

Accuracy of Medical Students in Detecting Pleural Effusion Using Lung Ultrasound as an Adjunct to the Physical Examination

2018· article· en· W2789285880 sur OpenAlexaff
Peter Steinmetz, Sharon Oleskevich, Alina Dyachenko, Jane McCusker, John Lewis

Notice bibliographique

RevueJournal of Ultrasound in Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensSt. Mary's UniversityMcGill UniversitySt Mary's Hospital Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePleural effusionConfidence intervalPhysical examinationOdds ratioLungRadiologyEffusionLogistic regressionSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study compared the accuracy of medical students in identifying pleural effusion in hospitalized patients using the physical examination versus lung ultrasound (US). METHODS: Fourth-year medical students (n = 14) received 20 hours of general practical US training (including 2 hours of specialized lung US training) plus theoretical and video documentation. The students used the physical examination alone versus the physical examination plus lung US to document the presence or absence of pleural effusion in the right and left hemithoraces of hospitalized patients (n = 11 patients; 22 hemithoraces examined 544 times in total). The reference standard for identification of pleural effusion was a lung US examination by 2 expert point-of-care sonographers. RESULTS: The odds of correctly identifying the presence versus absence of pleural effusion was 5 times greater with lung US as an adjunct to the physical examination compared to the physical examination alone (odds ratio [OR], 5.1 from multivariate logistic regression; 95% confidence interval, 3.3-8.0). The addition of lung US to the physical examination resulted in an increase in sensitivity from 48% to 90%, in specificity from 73% to 86%, and in accuracy from 60% to 88%. The benefits of using US were greater when pleural effusion was present versus absent (OR, 10.8 versus 2.4) and when examining older versus younger patients (OR, 10.2 versus 2.8). CONCLUSIONS: These results demonstrate that medical students' ability to detect the presence or absence of pleural effusion is superior when using lung US as an adjunct to the physical examination than when using the physical examination alone.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,038
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,038
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,393 · 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'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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Ultrasound in MedicineMême sujetUltrasound in Clinical ApplicationsTravaux en français237 207