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Enregistrement W2895234743 · doi:10.1017/s1049023x18000821

Prospective Evaluation of Point-of-Care Ultrasound at a Remote, Multi-Day Music Festival

2018· article· en· W2895234743 sur OpenAlexaffabout
Ross Prager, Colin Sedgwick, Adam Lund, Daniel Kim, Ben Ho, Maja Stachura, Samuel J. Gutman

Notice bibliographique

RevuePrehospital and Disaster Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensVancouver General HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedical emergencyEmergency medicinePoint of care ultrasoundEmergency departmentNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

IntroductionPoint-of-Care Ultrasound (POCUS) has become an important diagnostic tool for hospital-based clinicians. This study assesses the role of POCUS at Pemberton Music Festival 2016 (Pemberton, British Columbia [BC], Canada), a remote mass gathering where physicians face limited resources, complex disposition decisions, and a dynamic clinical environment. OBJECTIVES: This study prospectively evaluated the impact of POCUS on patient diagnosis, management, and disposition based on the self-report of the study physicians. The authors hypothesized that having ultrasound available for use would aid in diagnostic and management decisions and would reduce the need to transfer patients off-site to other health care facilities, reducing impact on the acute health services in the host community. METHODS: A handheld ultrasound was available for use by physicians in the main medical tent. All participating physicians self-reported their training and comfort using POCUS. After each POCUS scan, physicians completed a survey and recorded the indication for use, scans performed, and impact on patient diagnosis, management, and disposition. RESULTS: In total, POCUS was used on 28 of the 686 patients treated in the main medical tent; POCUS was reported to narrow the differential diagnosis in 64% of cases and altered the working diagnosis in 21% of cases. Its use changed the management plan in 39% of patients. Its use was reported to reduce the burden on broader health care resource utilization in 46% of cases and prevented ambulance transport off-site in 32% of cases (nine cases in total). This corresponded to an absolute risk reduction of 1.3% for the percentage of patients transferred to hospital (PPTH; relative risk reduction of 53%). CONCLUSION: Physicians reported that POCUS improved the diagnosis, management, and disposition of select patients at a remote, multi-day music festival. Also, POCUS reduced ambulance transfers off-site and reduced the perceived burden on broader health care utilization. PragerR, SedgwickC, LundA, KimD, HoB, StachuraM, GutmanS. Prospective evaluation of point-of-care ultrasound at a remote, multi-day music festival. Prehosp Disaster Med. 2018;33(5):484-489.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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