MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3128025872 · doi:10.15273/pnsis.v51i1.10738

Appropriate abdominal imaging for the emergency department patient

2021· article· en· W3128025872 sur OpenAlexaffvenue
Danielle R. Knott

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Nova Scotian Institute of Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Dose and Imaging
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentRadiologyMedical imagingModality (human–computer interaction)Medical physicsRadiation exposureAbdominal painImage qualityRadiation doseNuclear medicineSurgeryImage (mathematics)Computer scienceArtificial intelligenceNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abdominal x-ray series (AXR) and abdominal CT scans (ACT) are commonly performed to aid in the diagnosis for patients who present to the emergency room with abdominal pain. Patients commonly receive both an AXR and ACT, due to a lack of knowledge regarding imaging appropriateness among healthcare professionals who order these exams. A primary simple retrospective data-analysis was performed to understand the prevalence of how often both exams were ordered in three Nova Scotia emergency departments. A literature review was also conducted to compare the diagnostic accuracy of each diagnostic imaging modality. Several articles showed that patients who have an AXR also have an ACT that demonstrates an abnormal finding. Emergency department physicians are not reassured when abdominal x-rays are negative and do not show abnormal findings, and as a result, a CT scan is also performed. Radiation dose must be considered when ordering multiple diagnostic imaging exams. A low-dose CT (LDCT) can be used to reduce the radiation exposure to the patient, while maintaining high diagnostic quality images. Image quality can be enhanced at a reduced radiation dose by using an image reconstruction technique such as adaptive statistical iterative reconstruction (ASIR). Understanding the most appropriate abdominal imaging modality for emergency department patients allows for fewer examinations being ordered and a reduction of radiation dose to the patient. When the most appropriate imaging is performed, a definitive diagnosis can be made and the best treatment can be provided to patients. This information can help to create an imaging appropriateness protocol for emergency departments.Additional research can help determine the cost differences between the two exams and the influence a protocol change could have on the emergency and diagnostic imaging departments.Keywords: AXR – Abdominal x-ray series, ACT – Abdominal computed tomography scan, CT – Computed tomography, SDCT – Standard-dose CT, LDCT – Low-dose CT, ASIR – Adaptative statistical iterative reconstruction FBP – Filtered back projection, CTDIvol – Volume computed tomography dose index

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Nova Scotian Institute of ScienceMême sujetRadiation Dose and ImagingTravaux en français237 207