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Enregistrement W3047409803 · doi:10.1001/jamapediatrics.2020.2209

Trends in Use of Advanced Imaging in Pediatric Emergency Departments, 2009-2018

2020· article· en· W3047409803 sur OpenAlex
Jennifer R. Marín, Jonathan Rodean, Matt Hall, Elizabeth R. Alpern, Paul L. Aronson, Pradip P. Chaudhari, Eyal Cohen, Stephen B. Freedman, Rustin B. Morse, Alon Peltz, Margaret Samuels‐Kalow, Samir S. Shah, Harold K. Simon, Mark I. Neuman

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.

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoAlberta Children's HospitalSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Center for Advancing Translational SciencesAgency for Healthcare Research and Quality
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingEmergency departmentMedical imagingPediatricsMedical diagnosisEmergency medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: There is increased awareness of radiation risks from computed tomography (CT) in pediatric patients. In emergency departments (EDs), evidence-based guidelines, improvements in imaging technology, and availability of nonradiating modalities have potentially reduced CT use. Objective: To evaluate changes over time and hospital variation in advanced imaging use. Design, Setting, and Participants: This cross-sectional study assessed 26 082 062 ED visits by children younger than 18 years from the Pediatric Health Information System administrative database from January 1, 2009, through December 31, 2018. Exposures: Imaging. Main Outcomes and Measures: The primary outcome was the change in CT, ultrasonography, and magnetic resonance imaging (MRI) rates from January 1, 2009, to December 31, 2018. Imaging for specific diagnoses was examined using all patient-refined diagnosis related groups. Secondary outcomes were hospital admission and 3-day ED revisit rates and ED length of stay. Results: There were a total of 26 082 062 visits by 9 868 406 children (mean [SD] age, 5.59 [5.15] years; 13 842 567 [53.1%] male; 9 273 181 [35.6%] non-Hispanic white) to 32 US pediatric EDs during the 10-year study period, with 1 or more advanced imaging studies used in 1 919 283 encounters (7.4%). The proportion of ED encounters with any advanced imaging increased from 6.4% (95% CI, 6.2%-6.2%) in 2009 to 8.7% (95% CI, 8.7%-8.8%) in 2018. The proportion of ED encounters with CT decreased from 3.9% (95% CI, 3.9%-3.9%) to 2.9% (95% CI, 2.9%-3.0%) (P < .001 for trend), with ultrasonography increased from 2.5% (95% CI, 2.5%-2.6%) to 5.8% (95% CI, 5.8%-5.9%) (P < .001 for trend), and with MRI increased from 0.3% (95% CI, 0.3%-0.4%) to 0.6% (95% CI, 0.6%-0.6%) (P < .001 for trend). The largest decreases in CT rates were for concussion (-23.0%), appendectomy (-14.9%), ventricular shunt procedures (-13.3%), and headaches (-12.4%). Factors associated with increased use of nonradiating imaging modalities included ultrasonography for abdominal pain (20.3%) and appendectomy (42.5%) and MRI for ventricular shunt procedures (17.9%) (P < .001 for trend). Across the study period, EDs varied widely in the use of ultrasonography for appendectomy (median, 57.5%; interquartile range [IQR], 40.4%-69.8%) and MRI (median, 15.8%; IQR, 8.3%-35.1%) and CT (median, 69.5%; IQR, 54.5%-76.4%) for ventricular shunt procedures. Overall, ED length of stay did not change, and hospitalization and 3-day ED revisit rates decreased during the study period. Conclusions and Relevance: This study found that use of advanced imaging increased from 2009 to 2018. Although CT use decreased, this decrease was accompanied by a greater increase in the use of ultrasonography and MRI. There appears to be substantial variation in practice and a need to standardize imaging practices.

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)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,675

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,261 · 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