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Enregistrement W2941241694 · doi:10.1186/s12913-019-4040-2

Identifying barriers to the use of ultrasound in the perioperative period: a survey of southwestern Ontario anesthesiologists

2019· article· en· W2941241694 sur OpenAlexafffundabout
Jason Chui, Ron Lavi, Ahmed Hegazy, Philip M. Jones, Ramiro Arellano, Hye Yeon Yang, Daniel Bainbridge

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAcademic Medical Organization of Southwestern Ontario
Mots-clésMedicinePerioperativeAnesthesiologyNursing researchStaffingHealth informaticsMedical emergencyNursingPublic healthSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Ultrasound (US) can be used for many perioperative procedures, but evidence is lacking as to its frequency of use and barrier of application. The objectives of this survey were to determine i) how often US guidance was used perioperatively for vascular access placement, nerve blocks, and heart and lung assessment, and ii) to identify the barriers and the limitations of using US amongst anesthesiologists in southwestern Ontario. METHODS: We conducted a web-based survey in over 40 academic or community hospitals at southwestern Ontario. RESULTS: Of 266 surveys sent, 66 complete surveys were obtained (response rate of 25%). Most respondents (> 80%) reported that US was commonly used for central venous catheter (CVC) insertion, followed by regional blocks; the uses were less frequent for neuraxial blockade and cardiopulmonary assessment. Most respondents wanted to use US more frequently as part of their practice and felt that they already had adequate US training. However, most respondents (59%) reported limited access to US machines in their working institutes as being the major barrier to incorporating US in their daily practice. CONCLUSION: The most common uses of US in anesthesia practice in southwestern Ontario were for CVC insertion and regional blocks. Most anesthesiologists in southwestern Ontario are interested to incorporate US in their daily practice but most were limited by the lack of US resources. Apparently, only providing knowledge and skills teaching may not be sufficient to further improve the US utilization in our region; a matched administrative effort appears to be the next challenge.

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)0,008
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 enseignants0,317
Score d'incertitude au seuil0,711

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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