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Enregistrement W3004836282 · doi:10.22374/jeleu.v3i1.83

Metabolic Stone Screening – Can Education Improve Adherence to National Guidelines?

2020· article· en· W3004836282 sur OpenAlexvenueno aff
Manoj Ravindraanandan, Panduka Jayawardena

Notice bibliographique

RevueJournal of Endoluminal Endourology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueKidney Stones and Urolithiasis Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRenal colicKidney stonesCohortProspective cohort studyInternal medicineSurgeryPediatricsAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nephrolithiasis is a common urological disease affecting approximately 13% of the global population. Identifying a preventable cause during follow-up for stone formation is a necessary factor in reducing recurrence. The majority of kidney stones are comprised of calcium, with oxalate and phosphate compounds account-ing for approximately 80% of stone formers. Serum analysis can be used to identify the levels of calcium in the blood, excluding metabolic causes for stones. Current NICE guidelines recommend performing a metabolic screen during an acute admission. Adherence to these guidelines from clinicians can be poor. We aim to see whether education can improve serum metabolic requests from clinicians in the UK. Method A case-control study was performed in a single rural district general hospital in the UK. Patients who pre-sented with renal colic were analyzed retrospectively for four months, looking at serum metabolic screen requests. Two months of education was then delivered to acute departments, with a further prospective study performed following this for six months. Outcomes were then compared between both groups to see if there was an improvement in serum requests following the delivery of local education. Results A total of 124 patients were included in our study. 50 patients were analyzed in cohort A over a 4-month period. Complete serum analysis was performed on 22% (n=11) of patients. Incomplete serum analysis was performed on 58% (n-29) of patients with uric acid being missed on all of them. 10 patients had no metabolic serum analysis performed at all, with 1 patient having a previous history of stones. A total of 74 patients were analyzed in cohort B over a 6-month period. This was following the 2 months of departmental education given by urologists. Complete serum analysis was performed on 24% (n=18) of patients. Incomplete serum analysis was performed on 55% (n=41) of patients with uric acid being missed from all of them. The remaining 21% of patients (n=15) had no metabolic serum screen performed at all. There was no significant difference seen between both cohorts after comparing metabolic serum requests before and after department education for 2 months (p=0.7287). Conclusion Improving adherence to clinical guidelines for metabolic screening has proved difficult with departmental teaching alone, with very little improvement achieved. Nevertheless, formal face-to-face education is ad-vocated to reinforce knowledge in junior doctors managing renal stones.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,555
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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