A retrospective clinical audit of acute ankle sprains within the Gold Coast Hospital Health Service Emergency Departments
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Ankle and foot related injuries are the most prevalent musculoskeletal injury within the Australian ED setting. The purpose of this study was to outline and benchmark the current management of acute ankle injury within the ED settings in the Gold Coast Hospital and Health Service. Methods: A retrospective cross-sectional design was used. The study was approved as a Quality Audit (LNR/2018/QGC/46335). A total of 400 charts with the diagnosis of ankle sprain/ strain were reviewed and relevant data was extracted and analysed. Results: A total of 241 (60.3%) were female and the median age of the entire cohort was 24.0 (IQR of 15 – 41). Mechanism of Injury was recorded in 99.3% of the charts; injury history in 24.8% of charts and application of Ottawa Ankle Rules in 89% of charts. A minimum standard clinical diagnostic assessment involved the combination of all these variables above and was recorded in 30% of the charts. A total 98% of charts reported an Xray. At least one form of treatment was recorded in 99% of charts with load education only being reported in 15.5% of charts. Variation across Physiotherapists, Nurse Practitioners and Doctors was greatest for load education (55.1%, 2.9% and 4.5% respectively) and referral for follow up (64%, 13.2% and 24.7% respectively). Discussion: Discrepancies in management across practitioners and when benchmarked against clinical guidelines is evident. Specifically, injury history and load education need to be included in ankle management as these factors may lead to mechanical and sensorimotor impairments and contribute to ongoing ankle pathology.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».