Point of care ultrasound (POCUS) applications in the ambulatory internal medicine setting: A scoping review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Point of care ultrasound (POCUS) is an increasingly recognized tool in internal medicine, with evidence supporting its use largely derived in the inpatient setting. We endeavored to provide an overview of outpatient POCUS applications that could be relevant to the practice of internal medicine. METHODS: A scoping review was conducted using the JBI Evidence Synthesis framework. Studies of adults who received a POCUS assessment during an outpatient clinic encounter for an indication that was within the scope of practice of an internist were included. Data was extracted on POCUS intervention characteristics, POCUS applications, as well as outcomes such as validation, feasibility, prognostic value, clinical integration, resource utilization, and effect on medical management. RESULTS: A total of 100 studies were included in the final analysis. Most POCUS scans were conducted by cardiologists (n = 21) and family physicians (n = 31). The primary POCUS applications identified were lung (n = 30), cardiac (n = 29), vascular (n = 10), and musculoskeletal (n = 9). Screening applications for cardiac and vascular arterial disease were also uncovered (n = 16). POCUS was found to have prognostic value (n = 16/21, 76.2 %) and be feasible (n = 40/40, 100.0 %) in studies of various outpatient settings. Just over half of the studies reported POCUS interventions that were integrated into clinical care (n = 56), with many of these studies reporting that POCUS was associated with changes in medical management (n = 35/36, 97.2 %) and reduced resource utilization (n = 18/19, 94.7 %). CONCLUSION: POCUS use in the outpatient internal medicine setting is a promising modality to aid in the screening, early diagnosis, and prognostication of various pathologies.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».