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Enregistrement W3127316611 · doi:10.1186/s40463-020-00485-8

Epistaxis first-aid management: A needs assessment among healthcare providers

2021· article· en· W3127316611 sur OpenAlexaffabout
Leigh J. Sowerby, C Rajakumar, Matthew Davis, Brian Rotenberg

Notice bibliographique

RevueJournal of Otolaryngology - Head and Neck Surgery · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVascular Anomalies and Treatments
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSt Joseph's Health CareWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineEmergency departmentContinuing medical educationHealth careMedical emergencyFirst aidContinuing educationNursingMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,638

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
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

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'étudeObservationnel
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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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