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Enregistrement W2910687296 · doi:10.1186/s41512-019-0047-8

Development of a clinical decision support tool for diagnostic imaging use in patients with low back pain: a study protocol

2019· article· en· W2910687296 sur OpenAlex
Jill A. Hayden, Rachel Ogilvie, Samuel A. Stewart, Simon French, Samuel Campbell, Kirk Magee, Patrick Slipp, George A. Wells, Ian G. Stiell

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueDiagnostic and Prognostic Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMusculoskeletal pain and rehabilitation
Établissements canadiensOttawa HospitalHealth Sciences CentreQueen's UniversityUniversity of OttawaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineLow back painEmergency departmentGuidelineCauda equina syndromeHealth careMedical imagingBack painPhysical therapyRadiologyAlternative medicineNursingPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low back pain is one of the most common and disabling health problems in Canada and internationally. In most cases, low back pain is a benign, self-limiting condition that can be managed with little diagnostic investigation or treatment. Yet contrary to clinical practice guideline recommendations, diagnostic imaging (here meaning X-ray, MRI, CT) is commonly used in the assessment of low back pain. Diagnostic imaging is of limited value in most cases, exposing patients to unnecessary radiation and leading to increased health services use and worse patient health outcomes. The Choosing Wisely campaign has highlighted the need to reduce diagnostic imaging for low back pain; however, no clinical decision rules are available. METHODS: This project will develop a clinical decision support tool for appropriate use of diagnostic imaging for patients with low back pain in the emergency department. We will conduct a prospective cohort study at five Canadian emergency departments. The study will follow recommendations for prediction model development and testing. The study population will be 4000 patients presenting to the emergency department with low back pain. We will assess potential clinical indications of emergent-cause (i.e., "red flag" items), including clinical characteristics and past history. Our outcome, emergent-cause for low back pain such as fracture, cancer, infection, or cauda equina syndrome, will be assessed at discharge and at 1-, 3-, and 12-month follow-up periods using information from self-report and health administrative data. We will construct and assess the performance of a multivariable prediction model that has strong measurement properties, presented as a clinical decision support tool acceptable to knowledge users. DISCUSSION: Practice guidelines describe "red flags" for which diagnostic imaging is likely appropriate. However, recommendations across guidelines are discordant, and few studies have evaluated these criteria to determine which characteristics best predict emergent etiology that warrant diagnostic imaging. A clinical decision support tool, that recommends diagnostic imaging where appropriate, has the potential to improve clinical care and patient outcomes and reduce costs associated with managing low back pain patients.

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,923

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,374 · 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