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Enregistrement W2899953331 · doi:10.1136/bmjoq-2018-000414

Assessing the utility of drug screening in the emergency: a short report

2018· article· en· W2899953331 sur OpenAlexaff
Anees Bahji, Tegan Hargreaves, Susan Finch

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineObservational studyEmergency departmentFalse positive paradoxDrugAddictionComplaintMedical emergencyEmergency medicineFamily medicinePsychiatryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Exposure to illicit drugs and alcohol is a major cause for visits to the emergency department (ED).1 For most drugs of abuse intoxication, ED physicians are sceptical to rely on the results of drug screens because immunoassays, although rapid and relatively cheap, have limitations in their sensitivity and specificity, and also carry relatively high rates of false positives and negatives.2 However, as it is often difficult to obtain the history from intoxicated patients, drug screens are still frequently ordered. With the emergence of Choosing Wisely, clinicians are becoming increasingly aware of the need to reduce the ordering of unnecessary tests.3 In this retrospective study, we explored the utility of drug screening in an acute care hospital ED to determine the frequency, patterns, indication and impact of drug screening for patients presenting with a mental health or addiction (MHA) chief complaint. Ethics approval was granted by the institutional review board of the primary research site. The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology guidelines for observational studies were followed.4 The charts of patients seen in the ED of a local hospital with an MHA chief complaint …

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,892
Tête enseignante GPT0,725
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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