Interventions to reduce imaging in children with upper or lower extremity injuries: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Radiation exposure, transition delays and costs associated with unnecessary imaging in children have stimulated research into clinical decision rules and other interventions to reduce imaging in the emergency department (ED). The objective of this systematic review is to examine the effectiveness of implementing interventions to reduce imaging in children with upper/lower extremity injuries in the ED. METHODS: Seven databases and the grey literature were searched up to May 2024. Comparative studies assessing interventions to reduce imaging in children with upper/lower extremity injuries implemented in the ED were eligible. Two independent reviewers screened for study eligibility, quality assessment and data extraction, with disagreements settled via third-party adjudication. Changes in imaging are reported as ORs with 95% CIs, using a random effects model. RESULTS: =38%). A decision rule for wrist injuries reduced imaging (OR=0.06; 95% CI 0.03 to 0.11); however, eight injuries were missed. Two studies implementing clinical guidelines reported decreases in radiographs per patient (p<0.001). One trial reported increased imaging in children assessed by triage nurses using an established clinical decision rule (OR=5.44; 95% CI 2.96 to 10.02), with 16 missed injuries identified. CONCLUSIONS: Guidelines incorporating clinical decision rules, particularly decision rules for ankle injuries, can reduce radiography for children with extremity injuries in the ED. Further investigations are warranted to identify other extremity injuries, the components of the intervention and the most efficient clinicians to target. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42016042875.
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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 | 0,011 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».