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Enregistrement W6940570212 · doi:10.1002/2327-6924.12402/full

Attitudes toward evidence-based clinical decision support tools to reduce exposure to ionizing radiation: The Canadian CT Head Rule

2016· article· en· W6940570212 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholars Crossing (Liberty University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury and Neurovascular Disturbances
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmClinical decision support systemClinical PracticeHealth careDecision support systemRadiation exposureHead (geology)Decision aids

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and purpose A large degree of variation in clinical practice exists among clinicians evaluating and treating individuals with minor head injuries. Noncontrast head computerized tomography (CT) scans are commonly used to assess for intracranial damage in patients presenting with head injury. This practice is not supported by the evidence and poses harm to patients by increasing exposure to ionizing radiation. This form of radiation exposure increases the risk of developing cancers over the course of the individual's life, and further strains the limited resources of the healthcare system. Project summary This article describes the findings of an evidence-based practice project assessing the attitudes of clinicians toward an evidence-based clinical decision support tool (Canadian CT Head Rule [CCHR]). The CCHR has 100% sensitivity in detecting all clinically important brain injuries and any injury requiring neurosurgical intervention. This clinical decision support (CDS) tool is designed to help guide clinicians in the prudent use of head CT scans in people ages 16–64 that have sustained minor head injuries. The Evidence-Based Attitude Scale was also used to identify which domains were most influential on willingness to adopt into clinical practice. Conclusions The results revealed an 84% increase in clinician knowledge of the use of the CCHR. A majority (83%) of participants reported moderate likelihood of adoption of the CDS tool into clinical practice if they found the tool appealing, and it was required by a governing authority. The use of CDS tools can help healthcare providers mitigate the risk associated with caring for complex patients. CDS tools provide a systematic method to evaluate patients with minor head injuries while assuring consistency of care and quality outcomes. This practice of assuring consistency and good patient outcomes is foundational to the concept of standard of care, which serves to improve clinical practice.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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