Analyse des pratiques professionnelles : prise en charge des suspicions d’entorses de cheville au sein de la 5ème Antenne Médicale Spécialisée de Souge
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: military and sports physical activities are responsible for frequent, costly, and disabling injuries within military populations. Ankle sprains remain the most common, with varied treatment approaches despite numerous studies. The primary objective of this study is to describe the use of Ottawa criteria and the prescription of corresponding examinations as recommended by the SFMU, during the initial consultation for suspected ankle sprains in military personnel treated within the 5th Military Health Service. Methods: this is a descriptive, retrospective, observational study conducted on a military population with acute ankle trauma suggestive of a sprain. Data were collected from injury records of the 13th Parachute Dragoon Regiment, then anonymized following non-opposition from the subjects. Univariate and multivariate analyses were conducted using R 4.0.3 software. Results: SFMU recommendations were followed in 58.3% of cases. In 23.5% of cases, additional examinations were prescribed, with ultrasound being the priority. In 18.2% of cases, proper adherence to recommendations was not found in medical records, resulting in a missed opportunity for the patient. None of them were managed by an internal medicine physician ; nearly 83% were treated by a physician with over 8 years of experience. Discussion: the main identified bias is a lack of traceability in medical records, potentially overestimating the proportion of missing prescriptions. Military personnel, viewed as high-level athletes due to their training hours and the impact on their profession, are often prescribed more examinations than recommended. This facilitates the early identification of potential associated injuries and their prompt treatment, reducing the consequences of prolonged absence for the military forces.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».