Diagnostic Accuracy of Abdominal Point of Care Ultrasound in Primary Care: Study Design and Protocol
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to estimate the diagnostic accuracy of abdominal point of care ultrasound (POCUS) performed by family physicians (FPs) in primary care (PC), in comparison with the findings in the medical record (MR) at 12 months of follow-up. This study is conducted entirely in PC healthcare centers in Spain. Abdominal ultrasound scans performed by FPs (selected on the basis of their ultrasound knowledge and experience) are compared with the findings, or not, in the patient's MR after a 12-month follow-up period. The study will involve 100 FPs in Spain and an estimated sample size of 1334 patients who are to undergo abdominal POCUS at the indication of their physician. The results of the abdominal POCUS will be collected and compared with the findings of the MR. This comparison will be performed by another physician of the research team, different from their FP after one year of follow-up. The diagnostic accuracy of abdominal POCUS has been addressed in the hospital setting but not in PC. This lack of evidence can begin to be resolved with studies such as the one we present, designed for unselected populations such as those treated in PC and taking the patient's MR as the gold standard, which will allow us to make comparisons with the patient's clinical course.
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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 | 0,048 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».