EFSUMB Clinical Practice Guidelines for Point-of-Care Ultrasound: Part One (Common Heart and Pulmonary Applications) LONG VERSION
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate the evidence and produce a summary and recommendations for the most common heart and lung applications of point-of-care ultrasound (PoCUS). METHODS: We reviewed 10 clinical domains/questions related to common heart and lung applications of PoCUS. Following review of the evidence, a summary and recommendation were produced, including assignment of levels of evidence (LoE) and grading of the recommendation, assessment, development, and evaluation (GRADE). 38 international experts, the expert review group (ERG), were invited to review the evidence presented for each question. A level of agreement of over 75 % was required to progress to the next section. The ERG then reviewed and indicated their level of agreement regarding the summary and recommendation for each question (using a 5-point Likert scale), which was approved if a level of agreement of greater than 75 % was reached. A level of agreement was defined as a summary of "strongly agree" and "agree" on the Likert scale responses. FINDINGS AND RECOMMENDATIONS: One question achieved a strong consensus for an assigned LoE of 3 and a weak GRADE recommendation (question 1). The remaining 9 questions achieved broad agreement with one assigned an LoE of 4 and weak GRADE recommendation (question 2), three achieving an LoE of 3 with a weak GRADE recommendation (questions 3-5), three achieved an LoE of 3 with a strong GRADE recommendation (questions 6-8), and the remaining two were assigned an LoE of 2 with a strong GRADE recommendation (questions 9 and 10). CONCLUSION: These consensus-derived recommendations should aid clinical practice and highlight areas of further research for PoCUS in acute settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,039 | 0,159 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,024 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».