Retrospective Analysis of the Computed Tomography Pulmonary Angiogram Utilization Patterns in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Guidelines and high-quality studies recommend using clinical decision-making (CDM) tools over clinical gestalt when evaluating a patient for pulmonary embolism. The purpose of this study is to investigate our computed tomography pulmonary angiogram (CTPA) utilization patterns and identify causal factors. METHODS: A retrospective cohort study of CTPA studies ordered by emergency physicians in January, April, July, and October 2017 was undertaken. All necessary information to categorize patients by Wells' score, revised Geneva score, and pulmonary embolism rule-out criteria (PERC) was collected. In addition, various bloodwork, chest radiograph, and computed tomography results were collected. This data was analysed by the Pearson chi-square test or Fisher's exact test for categorical data and independent-samples t test for continuous variables. RESULTS: A total of 510 CTPA studies were performed, with a mean age was 61.6 and a 50.6% female population. 136 studies (26.7%) failed to appropriately follow any CDM tool. CDM tool failure rate was dependent on whether the study was ordered from a community (14.9%) or tertiary hospital (University of Alberta Hospital, 27.9% and Royal Alexandra Hospital, 24.6%) (P = .038). Of these 136 studies, 31 were low/moderate risk and the d-dimer was negative. The remainder were either PERC-negative or low/moderate risk without d-dimer performed. The cumulative positive pulmonary embolism rate was 12.5%. With utilization of a CDM tool, the positive pulmonary embolism rate was 15.0%, compared to 5.9% when using gestalt (P = .026). CONCLUSIONS: This study confirms a high rate of CDM tool use failure, and a higher positive CTPA rate for CDM tools compared to clinical gestalt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».