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Enregistrement W2902634598 · doi:10.4236/ojrad.2018.84031

Rate of Inappropriate Imaging Utilization by the Emergency Department in Community Hospitals

2018· article· en· W2902634598 sur OpenAlexaffabout
Sébastien Robert, Murray Asch, Larry Nijmeh

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Radiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensLakeridge HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentAppropriateness criteriaMedical imagingClinical judgementMedical recordAppropriate Use CriteriaEmergency medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To retrospectively analyse the use of imaging studies in the Emergency Department of community hospitals using evidence based guidelines and clinical judgement. Methods: Medical records of 661 patients who visited the Emergency Department (ED) in 2015 and underwent imaging studies were reviewed. The Canadian Association of Radiologists, American College of Radiologists and Choosing Wisely Canada guidelines were used to determine the appropriateness of imaging studies. The use of prior patient imaging, the rate at which studies were repeated and the respective impacts on patient management of the imaging studies were also examined. Results: Of the 1056 imaging studies reviewed, 228 (22%) were found to be clinical situations where no imaging study was indicated while 168 (16%) were considered a suboptimal choice of imaging study or modality. When no study was recommended, a positive impact on the diagnosis was noted in 105 (46%) cases and on patient management 83 (36%) times. Notably, 219 (21%) patients had a relevant examination performed in the last 30 days, and 147 (14%) reports noted that the results of the prior study also concurred with the imaging study evaluated. Conclusion: In this study, 228 (22%) radiographs and CT studies, excluding MVC related imaging and extremity imaging, were not indicated based on appropriateness criteria and consequently had a limited impact on patient management. This supports the need for increased clinical decision support for ED physicians, regional health information exchanges and consideration of Computerized Physician Order Entry in the ED with embedded appropriateness criteria at the point of ordering.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,337

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,336 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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