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Enregistrement W4377292073 · doi:10.1136/bmjoq-2022-002119

Implementation of the YEARS algorithm to optimise pulmonary embolism diagnostic workup in the emergency department

2023· article· en· W4377292073 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVenous Thromboembolism Diagnosis and Management
Établissements canadiensUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmergency departmentPulmonary embolismMedicineAlgorithmMedical emergencyEmergency medicineComputer scienceCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Excessive use of CT pulmonary angiography (CTPA) to investigate pulmonary embolism (PE) in the emergency department (ED) contributes to adverse patient outcomes. Non-invasive D-dimer testing, in the context of a clinical algorithm, may help decrease unnecessary imaging but this has not been widely implemented in Canadian EDs. AIM: To improve the diagnostic yield of CTPA for PE by 5% (absolute) within 12 months of implementing the YEARS algorithm. MEASURES AND DESIGN: Single centre study of all ED patients >18 years investigated for PE with D-dimer and/or CTPA between February 2021 and January 2022. Primary and secondary outcomes were the diagnostic yield of CTPA and frequency of CTPA ordered compared with baseline. Process measures included the percentage of D-dimer tests ordered with CTPA and CTPAs ordered with D-dimers <500 µg/L Fibrinogen Equivalent Units (FEU). The balancing measure was the number of PEs identified on CTPA within 30 days of index visit. Multidisciplinary stakeholders developed plan- do-study-act cycles based on the YEARS algorithm. RESULTS: Over 12 months, 2695 patients were investigated for PE, of which 942 had a CTPA. Compared with baseline, the CTPA yield increased by 2.9% (12.6% vs 15.5%, 95% CI -0.06% to 5.9%) and the proportion of patients that underwent CTPA decreased by 11.4% (46.4% vs 35%, 95% CI -14.1% to -8.8%). The percentage of CTPAs ordered with a D-dimer increased by 26.3% (30.7% vs 57%, 95% CI 22.2% 30.3%) and there were two missed PE (2/2695, 0.07%). IMPACT: Implementing the YEARS criteria may safely improve the diagnostic yield of CTPAs and reduce the number of CTPAs completed without an associated increase in missed clinically significant PEs. This project provides a model for optimising the use of CTPA in the ED.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Observationnellow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,374 · 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