Point of Care Ultrasound Literature Primer: Key Papers on Focused Assessment With Sonography in Trauma (FAST) and Extended FAST
Notice bibliographique
Résumé
Objective The objective of this study is to identify the top five most influential papers published on focused assessment with sonography in trauma (FAST) and the top five most influential papers on the extended FAST (E-FAST) in adult patients. Methods An expert panel was recruited from the Canadian Association of Emergency Physicians (CAEP) Emergency Ultrasound Committee and the Canadian Ultrasound Fellowship Collaborative. These experts are ultrasound fellowship-trained or equivalent, are involved with point-of-care ultrasound (POCUS) research and scholarship, and are leaders in both the POCUS program at their local site and within the national Canadian POCUS community. This 14-member expert group used a modified Delphi process consisting of three rounds of sequential surveys and discussion to achieve consensus on the top five most influential papers for FAST and E-FAST. Results The expert panel identified 56 relevant papers on FAST and 40 relevant papers on E-FAST. After completing all three rounds of the modified Delphi process, the authors identified the top five most influential papers on FAST and the top five most influential papers on E-FAST. Conclusion We have developed a reading list of the top five influential papers for FAST and E-FAST that will benefit residents, fellows, and clinicians who are interested in using POCUS in an evidence-informed manner.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».