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Enregistrement W4251291118 · doi:10.14293/s2199-1006.1.sor-.pptz6lo.v1

Canadian C-spine Audit: Appropriateness of C-spine Radiograph Requests in Adult Spinal Injury Assessment ID 10371

2019· preprint· en· W4251291118 sur OpenAlexaboutno aff
Ravi Rait, Inderjeet Nagra, Ross Hodson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMedical Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditRadiographyChecklistRadiological weaponNiceRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims and Objectives: To establish whether a newly instituted head and neck care bundle (a checklist document), following recommendations by the initial audit appropriateness of C-spine Radiograph Requests in Spinal Injury or direct CT C-spine in accordance to NICE guidance NG41 showed an improvement in the use of the correct first time modality (X-ray or CT). Methodology: This was a retrospective study using the CRIS system to evaluate all patients that attended accident and emergency in the months of January and February 2019. Thirty-five patients had C-spine radiographs and 127 patients had C-spine CT scans. The patient were categorised into high and low risk based on NICE guidance NG41 and the use of patient notes via Patient First. Results: Data was collected and compared with the first audit (ID1614). 74.4% of patients received the appropriate first line radiological modality, compared with 90.7% of patients after the newly instituted head and neck bundle. Discussion: High risk patients were supposed to have a CT first line while low risk patients were supposed to have plain films as a first line modality. The increase in percentage of patients receiving the correct first line modality was thought to be as a result of the newly instituted head and neck care bundle. Whilst this is an improvement, there were still 15 patients who were at high risk of c-spine fracture who did not receive the appropriate first line modality (CT) and therefore could have been missed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,006
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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'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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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