Detection Rate of Fractures by Triage Nurses Applying the Ottawa Foot Rule
Notice bibliographique
Résumé
Aim: The purpose of this study was to investigate the detection rate of fractures by triage nurses by applying the Ottawa foot rule.Materials and Methods: This is a prospective observational validation study that was designed in a training and research hospital between January and December 2013 on 98 patients with isolated foot injury. After triage nurses were provided training on the Ottawa foot rule for 4 hours, they evaluated patients with foot trauma by applying the rule. Foot radiographs were obtained from all trauma patients who were evaluated in the triage. Radiographs were evaluated by an emergency medicine specialist and fractures were determined.Results: Data collection procedures included the evaluation of 90 out of 98 patients who demonstrated one or more qualities of the Ottawa foot rule according to the trained nurses. The fracture prediction rate of the triage nurses using the Ottawa foot rule was found to be 14.4%. The sensitivity of the “the inability to take four steps in the Emergency Department” was 100% and the specificity was 41.6%. Of all patients, 69.2% with fractures were aged <55 years, while 30.8% were aged ≥55 years.Conclusion: This study revealed that triage nurses could successfully perform the Ottawa foot rule after a brief training. According to the Ottawa foot rule applied by the triage nurses, the “inability to take four steps in the Emergency Department” rule was found to be the most significant.
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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 | 0,002 | 0,018 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».