OCULAR POINT OF CARE ULTRASOUND (POCUS) DETECTION OF RETINOBLASTOMA IN THE PEDIATRIC EMERGENCY DEPARTMENT
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Triage systems are widely applied in emergency departments to prioritize patients. A systematic appraisal of the evidence regarding their performance in children is lacking. The aim of this study was to assess the performance of triage systems for identifying high and low urgency children in the emergency department Methods: We systematically searched five electronic databases from 1980 to 2016. Studies that evaluated an emergency medical triage system, assessed validity using any reference standard as proxy for true patient urgency and were written in English were included. Reviewers identified studies, extracted data, and assessed quality of evidence independently and in duplicate. Raw data were extracted to create 2x2 tables and calculate sensitivity and specificity. ED patient volume and case-mix were investigated as determinants of triage systemsu2019 performance.Results : Twenty-five eligible studies were conducted in children evaluating nine different triage systems. Only three triage systems had more than one evaluation: Canadian Triage and Acuity Scale, Emergency Severity Index, and Manchester Triage System. A wide range of reference standards was used. Although the number of studies was low, overall validity to identify high and low urgency patients appeared moderate to good, but performance was highly variable. For hospitalisation, the most commonly reported outcome, sensitivity ranged from 0.13 to 0.85 and specificity from 0.70 to 0.96. No clear association was found between ED patient volume or case-mix and triage systemsu2019 performance. Conclusions: Established triage systems show a reasonable validity for the triage of patients at the ED, but performance varies considerably. Important research questions that remain are what determinants influence triage systemsu2019 performance and how the performance of existing triage systems can be improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».