Physician choices in pulmonary embolism testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based guidelines advise excluding pulmonary embolism (PE) diagnosis using d-dimer in patients with a lower probability of PE. Emergency physicians frequently order computed tomography (CT) pulmonary angiography without d-dimer testing or when d-dimer is negative, which exposes patients to more risk than benefit. Our objective was to develop a conceptual framework explaining emergency physicians' test choices for PE. METHODS: We conducted a qualitative study using in-depth interviews of emergency physicians in Canada. A nonmedical researcher conducted in-person interviews. Participants described how they would test simulated patients with symptoms of possible PE, answered a knowledge test and were interviewed on barriers to using evidence-based PE tests. RESULTS: We interviewed 63 emergency physicians from 9 hospitals in 5 cities, across 3 provinces. We identified 8 domains: anxiety with PE, barriers to using the evidence (time, knowledge and patient), divergent views on evidence-based PE testing, inherent Wells score problems, the drive to obtain CT rather than to diagnose PE, gestalt estimation artificially inflating PE probability, subjective reasoning and cognitive biases supporting deviation from evidence-based tests and use of evidence-based testing to rule out PE in patients who are very unlikely to have PE. Choices for PE testing were influenced by the disease, environment, test qualities, physician and probability of PE. INTERPRETATION: Analysis of structured interviews with emergency physicians provided a conceptual framework to explain how these physicians use tests for suspected PE. The data suggest 8 domains to address when implementing an evidence-based protocol to investigate PE.
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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 | 0,015 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».