Aortic dissection in the ED: a medico-legal perspective on diagnostic delays and failures
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Aortic dissection is a life-threatening emergency and delayed or missed diagnoses can result in significant morbidity and mortality for patients. METHODS: We conducted a quantitative and qualitative analysis of medico-legal cases from a national repository involving thoracic aortic dissection seen in the emergency department during a 10-year period. We thematically analyzed peer expert criticism of the care in these cases, including provider, team, and systems factors related to diagnostic issues. We also applied two clinical decision tools to explore whether use of these tools could have affected the diagnostic process. RESULTS: Of 3,531 medico-legal cases in the emergency department during our study period, just 43 were related to aortic dissection. Patients were primarily male (68.2%), presented for care at large urban centers (65.1%), and were triaged as urgent or emergent (72.1%). Thirty-six patients died of their aortic dissection. A thematic analysis identified atypical presentations, diagnostic anchoring, misinterpretation or misuse of tests, communication breakdowns, and resource limitations as common in these cases. CONCLUSIONS: Missed diagnoses of aortic dissection in the ED often result from a combination of cognitive, communication, and system-level factors. Understanding these contributors can inform evidence-based, systems-level supports and strategies to enhance diagnostic accuracy and reduce patient harm.
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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 | 0,022 | 0,086 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,005 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».