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Enregistrement W4205164393 · doi:10.1186/s13089-021-00253-3

The impact of lung ultrasound on clinical-decision making across departments: a systematic review

2022· review· en· W4205164393 sur OpenAlexaboutno aff
Micah L. A. Heldeweg, Lian Vermue, Max Kant, Michelle G. Brouwer, Armand R. J. Girbes, Mark E. Haaksma, Leo Heunks, Amne Mousa, Jasper M. Smit, Thomas Smits, Frederique Paulus, Johannes C. F. Ket, Marcus J. Schultz, Pieter R. Tuinman

Notice bibliographique

RevueThe Ultrasound Journal · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasoundEmergency departmentInterventional radiologyIntensive care unitClinical decision makingNeuroradiologyLung ultrasoundRadiologyEmergency medicineIntensive care medicineNeurologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Lung ultrasound has established itself as an accurate diagnostic tool in different clinical settings. However, its effects on clinical-decision making are insufficiently described. This systematic review aims to investigate the impact of lung ultrasound, exclusively or as part of an integrated thoracic ultrasound examination, on clinical-decision making in different departments, especially the emergency department (ED), intensive care unit (ICU), and general ward (GW). METHODS: This systematic review was registered at PROSPERO (CRD42021242977). PubMed, EMBASE, and Web of Science were searched for original studies reporting changes in clinical-decision making (e.g. diagnosis, management, or therapy) after using lung ultrasound. Inclusion criteria were a recorded change of management (in percentage of cases) and with a clinical presentation to the ED, ICU, or GW. Studies were excluded if examinations were beyond the scope of thoracic ultrasound or to guide procedures. Mean changes with range (%) in clinical-decision making were reported. Methodological data on lung ultrasound were also collected. Study quality was scored using the Newcastle-Ottawa scale. RESULTS: A total of 13 studies were included: five studies on the ED (546 patients), five studies on the ICU (504 patients), two studies on the GW (1150 patients), and one study across all three wards (41 patients). Lung ultrasound changed the diagnosis in mean 33% (15-44%) and 44% (34-58%) of patients in the ED and ICU, respectively. Lung ultrasound changed the management in mean 48% (20-80%), 42% (30-68%) and 48% (48-48%) of patients in the ED, in the ICU and in the GW, respectively. Changes in management were non-invasive in 92% and 51% of patients in the ED and ICU, respectively. Lung ultrasound methodology was heterogeneous across studies. Risk of bias was moderate to high in all studies. CONCLUSIONS: Lung ultrasound, exclusively or as a part of thoracic ultrasound, has substantial impact on clinical-decision making by changing diagnosis and management in the EDs, ICUs, and GWs. The current evidence level and methodological heterogeneity underline the necessity for well-designed trials and standardization of methodology.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,105
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,105
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,009
Bibliométrie0,0080,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,119
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,405 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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