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Enregistrement W7096471190

Pediatric ankle injuries result in more than2 million emergency department visits inCanada and the United States each year

2016· article· en· W7096471190 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIrish and British Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnkleEmergency departmentRadiographyAccident and emergencyAnkle injury
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information: unpublished data, 2007).1,2 Radio-graphs are ordered for 85%–95 % of these chil-dren,3 although only 12 % of these reveal a frac-ture.4 Thus, radiography is unnecessary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-

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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