<scp>CLEARED</scp> (Chemicals and Litmus testing with Effective Alkaline Range for Eye Damage): A Prospective, Interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: While immediate diagnosis and irrigation is standard chemical eye burn practice, it is unknown to what extent specific pH measurements influence management, given the frequent clinical availability of narrow-spectrum nitrazine pH strips. We hypothesize that exclusive broad-spectrum pH strip implementation leads to more accurate measurement and expedited ophthalmologic consultation. METHODS: At a Level I trauma center over 25 months, all emergent adult ophthalmology consultations for chemical burns were included in a pre-intervention (n = 22) and post-intervention (n = 20) study design. During this time, narrow-spectrum nitrazine pH strips available to non-obstetric emergency department (ED) staff were exclusively replaced by broad-spectrum strips. Causative chemical, time from triage to ophthalmology consultation, examination findings, ocular pH by ED and ophthalmology staff, and irrigation quantity were analyzed. RESULTS: Most burns were alkaline. Time from triage (p = 0.043) and irrigation quantity following consultation (p = 0.047) each decreased following exclusive ED implementation of broad-spectrum pH strips. There was greater pH congruence between consulting and primary physicians after intervention (p = 0.03). CONCLUSIONS: Exclusive non-obstetric implementation of broad-spectrum pH strips may allow greater accuracy and faster management of ocular chemical burns. Availability of narrow-spectrum pH strips may be dangerous clinically by falsely reassuring the examiner with inherent inaccuracy.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».