Attitudes Towards an Evidence-Based Clinical Decision Support Tool to Reduce Exposure to Ionizing Radiation
Notice bibliographique
Résumé
Patients who suffer minor brain injuries experience unnecessary ionizing radiation in the form of a non-contrast head CT scan despite the dearth of evidence supporting standard CT scans for all brain injuries. Exposure to ionizing radiation increases the incidence of certain types of cancer. This evidence-based practice change project assesses the attitude of clinicians towards evidence-based clinical decision support tools, specifically the Canadian CT head rule. The use of highly sensitive clinical decision support tools is supported in the literature to help healthcare providers mitigate the risk associated with unnecessary use of CT scan imaging studies. The project was conducted in an academic medical center in the Northeast, utilizing healthcare providers caring for adult patients admitted to the hospital who sustained a minor brain injury due to a fall during their inpatient stay. The standard practice at this institution was to evaluate patients with minor brain injuries with non-contrast head CT scan. The Evidence-Based Practice Attitude Scale was utilized in conjunction with one-on-one instruction regarding the Canadian CT Head Rule. Participants were asked to complete a pre-test comprised of four clinical scenarios regarding patients with minor brain injuries according to what they believed to be standard practice. Subsequently, they were asked to complete the same clinical scenario questions by applying the clinical decision tool. Analysis utilized descriptive statistics, correlations of attitude domains, and knowledge increase. The healthcare provider’s attitude towards innovation is an antecedent toward the likelihood of adopting evidence-based practices guidelines into clinical practice, and there was an increase in knowledge regarding the use of clinical decision support tools.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».