Epistaxis first-aid management: A needs assessment among healthcare providers
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To perform a needs assessment of epistaxis first-aid measures practiced by family physicians and Emergency Department (ED) staff in London, Ontario, Canada. METHODS: Paper-based multiple-choice questionnaires were distributed to participants. Participant recruitment was conducted in two parts: 1) 28 Emergency Medicine (EM) attending physicians, 21 resident physicians training in the ED, and 26 ED nurses were surveyed while on duty in the ED; 2) 27 family physicians providing walk-in or urgent care and attending a continuing medical education (CME) event were also surveyed. Respondents were asked to identify where to apply compression to the nose and how patients should be positioned during acute epistaxis. RESULTS: Regarding where to apply compression, 19% of family physicians, 43% of EM physicians, 24% of residents, and 8% of ED nurses responded correctly. Regarding positioning, all groups responded similarly with 54-62% responding correctly. Twenty-one percent of emergency physicians, 19% of residents, 11% of family physicians, and 4% of nurses responded correctly to both questions. CONCLUSIONS: Most family physicians, EM attending physicians, ED nurses, and residents could not correctly identify basic first-aid measures for acute epistaxis. This study identifies an area where knowledge is lacking and the potential for improvement in patient management and education.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».