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Record W7165508231

Impact d'un protocole de prédiction clinique sur la prescription de radiographies du rachis cervical traumatique dans le service des Urgences du CHRU de Poitiers

2017· dissertation· fr· W7165508231 on OpenAlexaboutno aff
Bertrand Drugeon

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2017
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicSpinal Fractures and Fixation Techniques
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCervical spineVertebral canalPoison control
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introduction : L'intuition des médecins dans le cadre de la réalisation de radiographies du rachis cervical dans un contexte traumatique mène à une sur-prescription d'imagerie. Il a été démontré que la règle de prédiction clinique canadienne concernant la prescription d'un bilan radiographique pour les rachis cervicaux traumatiques est supérieure en termes de sensibilité et spécificité que le jugement intuitif des cliniciens. Il réduit aussi considérablement le nombre de radiographies réalisées dans les services d'urgences canadiens.Méthodologie : Il a été mis en place la Canadian C-Spine Rule aux urgences du CHRU de Poitiers, dans le but de cibler les indications de la réalisation d'un bilan d'imagerie pour les rachis cervicaux traumatiques, afin de diminuer le nombre de radiographies prescrites de manière injustifiée et donc de diminuer le nombre de radiographies réalisées. Cette étude s'est plus particulièrement intéressée au mécanisme en coup de fouet sur le rachis cervical, ou whiplash, puisque ce type de traumatisme est généralement bénin et les radiographies n'apportent que peu d'éléments intéressants modifiant la prise en charge ultérieure du patient.Résultats : Cette étude prospective a montré une diminution du nombre de radiographies réalisées aux urgences du CHRU de Poitiers prescrites de manière injustifiée dans le cadre d'un whiplash de 29% avec p = 0,029. Cependant, elle n'a pas été retrouvée de baisse significative du nombre de radiographies toutes causes traumatiques confondues, soit 5% avec p = 0,051.Discussion : Nos résultats sont moins probants que certaines études publiées, probablement à cause d'une formation moins insistante et moins coercitive que ces études. De plus, les résultats sont probablement sous-estimés du fait de l'analyse sur les patients ayant eu un bilan radiologique et non sur les patients ayant bénéficié du protocole.Conclusion : Le CCR permet de diminuer le nombre de bilan radiologique pour whiplash. Il sera intéressant de faire une seconde étude prospective en insistant sur la diffusion du protocole et organiser des sessions de formation à la bonne pratique de l'algorithme pour optimiser encore la rationalisation des radiographies.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.224
metaresearch head score (Gemma)0.406
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMetaresearch
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.224
Threshold uncertainty score0.957

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.2240.406
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0030.004
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0040.004
Research integrity0.0050.005
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.003

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.011
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.265 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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