Computed Tomography Risk Disclosure in the Emergency Department: A Survey of Pediatric Emergency Medicine Fellowship Program Leaders
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Given the potential malignancy risks associated with computed tomography (CT), some physicians are increasingly advocating for risk disclosure to patients/families. Our goal was to evaluate the practices and attitudes of pediatric emergency medicine (PEM) fellowship program leaders' regarding CT radiation-risk disclosure. METHODS: We conducted a cross-sectional survey study of the United States and Canadian PEM fellowship directors and associate/assistant directors. We developed a web-based survey using a modified Dillman technique. Primary outcome was the proportion who "almost always" or "most of the time" discussed potential malignancy risks from CT prior to ordering this test. RESULTS: Of 128 physicians who received the survey, 108 (86%) responded. Of those respondents, 73%, 95% confidence interval (CI) [64-81] reported "almost always" or "most of the time" discussing potential malignancy risks when ordering a CT for infants; proportions for toddlers, school-age children, and teenagers were 72% (95% CI [63-80]), 66% (95% CI [56-75]), and 58% (95% CI [48-67]), respectively (test for trend, p=0.008). Eighty percent reported being "extremely" or "very" comfortable discussing radiation risks. Factors of "high" or "very high" importance in disclosing risks included parent request for a CT not deemed clinically indicated for 94% of respondents, and parent-initiated queries about radiation risks for 79%. If risk disclosure became mandatory, 82% favored verbal discussion over written informed consent. CONCLUSION: PEM fellowship program leaders report frequently disclosing potential malignancy risks from CT, with the frequency varying inversely with patient age. Motivating factors for discussions included parental request for a CT deemed clinically unnecessary and parental inquiry about risks.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».