Virtual Coaching and the Reduction of Radial Head Subluxation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: After the establishment of the virtual pediatric emergency medicine clinic at our institution, we noted that several physicians independently began to instruct caregivers virtually on reducing a radial head subluxation. We thus conducted a case series to investigate the number, success, and follow-ups for the virtual reduction of radial head subluxation. METHODS: The electronic medical records at our institution were searched from the inception of the virtual clinic in May 2020 until August 2022 (inclusive), for visits and discharge diagnosis containing the word "elbow" or "arm." RESULTS: Fourteen charts were retrieved; however, 2 were excluded because they were not a suspected radial head subluxation. A virtual reduction was attempted for eight (66.7%) of the 12 patients. In 6 of 8 patients (75.0%), the reduction was deemed successful, and for 2 patients (25.0%), it was deemed unsuccessful. Of the latter, one was found to have a nondisplaced radial neck fracture. All 4 patients (33.3%) for whom a virtual reduction was not attempted were referred to the emergency department. CONCLUSIONS: Virtual video coaching of pulled elbow reduction was completed at our institution with overall good success rate. All the physicians involved noted the essential need and benefits of video conferencing for successfully reducing radial head subluxation. We note that a pediatric population may be more amenable to video-based appointments than other populations due to their caregivers' familiarity with digital technology. Finally, as nonphysician models of healthcare delivery for virtual urgent care visits expand, we propose a checklist based on our experience to ensure patient safety.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».