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Enregistrement W3131611444 · doi:10.7759/cureus.13335

Evaluation of Radiology Request Forms in a Tertiary Care Hospital: An Audit With a Focus on the Impact of Technological Intervention

2021· article· en· W3131611444 sur OpenAlexaff
Muhammad Danish Barakzai, Zara Za Sheer, Muhammad Azeemuddin, Amna Alvi, Noman Khan, Waseem Mehmood Nizamani, Madiha Beg, Saad Siddiqui

Notice bibliographique

RevueCureus · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditStandardizationRadiological weaponPsychological interventionRadiologyIntervention (counseling)Quality (philosophy)Medical physicsNursingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Radiology request forms are the basis of communication between referring physicians and radiologists. These are the sole documents on the basis of which a justification to carry out a radiological procedure is carried out. However, across the globe, there is a problem of inadequately filled radiology request forms. Several interventions like standardization and the use of technology have been proposed worldwide to overcome the shortcomings of inadequately filled radiology request forms. We carried out a two-phase audit assessing the impact of a technological intervention on the quality of radiology requests with the results showing marked improvement in key parameters. A subset analysis was also done to highlight the importance of radiology request forms by following the patients' treatment course. The remaining shortcomings highlight the importance of training sessions and refresher courses for junior doctors in order to familiarize them with the importance of adequately filled radiology request forms.

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)0,001
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 enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,149

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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