POCUS for Detection of Esophageal and Gastric Foreign Bodies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Foreign body ingestion is a common and challenging complaint for physicians in the emergency department (ED). Although most foreign bodies pass naturally without surgical intervention, about 10-20% require removal based on their size, shape, and location within the gastrointestinal tract. X-rays and computed tomography (CT) scans are frequently used for evaluation. However, x-rays cannot detect radiolucent foreign bodies, both modalities emit ionizing radiation, and CT scans are notably expensive. Point of care ultrasound (POCUS) offers a valuable alternative for detecting foreign bodies, as it avoids radiation exposure, reduces costs, and is readily accessible. Case Series: We present a case series involving three distinct instances of foreign body ingestion, where POCUS enhanced patient outcomes and disposition. This series includes evidence on use of POCUS for an obstructed esophageal foreign body and two gastric foreign bodies in a stable patient and unstable altered patient suspected of medication overdose. Conclusion: POCUS is an effective tool for identifying foreign bodies in the upper gastrointestinal tract, especially when x-rays fail to visualize non-radiopaque materials or when attempting to minimize radiation from CT scans. It allows emergency physicians to quickly confirm the presence and precise location of foreign bodies in the gastrointestinal tract, leading to faster clinical decision making and reduced risk of complications, such as perforation or obstruction.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».