Pediatric ankle injuries result in more than2 million emergency department visits inCanada and the United States each year
Notice bibliographique
Résumé
Information: unpublished data, 2007).1,2 Radio-graphs are ordered for 85%–95 % of these chil-dren,3 although only 12 % of these reveal a frac-ture.4 Thus, radiography is unnecessary for most children’s ankle injuries, and these high rates of radiography needlessly expose children to radia-tion and are a questionable use of resources. The Low Risk Ankle Rule has 100 % sensitiv-ity with respect to identifying clinically important pediatric ankle fractures and has the potential to safely reduce imaging by about 60%.4 When the application of the rule suggests that radiography is not needed, it has been shown that any frac-tures that might be missed are clinically insignifi-cant and can be safely and cost- effectively man-aged like an ankle sprain, with superior functional recovery.5 Finally, the Low Risk Ankle Rule has been shown to have excellent accept-ability when tested on emergency physicians.6 The main objective of this study was to imple-ment the ankle rule in several different emer-gency department settings using a multimodal knowledge translation strategy and to evaluate its impact on the frequency of radiography in chil-dren presenting with acute ankle injuries. Methods Study design and settings We conducted this study over an 18-month period at 6 Canadian emergency departments, using an interrupted time series with pair-matched control design.7 Participating sites rep-resented a convenience sample of 6 hospitals located in Ontario, Canada. We selected inter-vention sites based on the availability of infra-
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».