Spine surgery referrals redirected through a multidisciplinary care pathway: effects of nonsurgeon triage including MRI utilization
Notice bibliographique
Résumé
OBJECT: The Saskatchewan Spine Pathway (SSP) was introduced to improve quality and access to care for patients with low-back and leg pain in the province. There is very limited data regarding the efficacy of nonsurgeon triage of surgical referrals. The objective of this early implementation study was to determine how the SSP affects utilization of MRI and spine surgery. METHODS: The authors performed a retrospective analysis of 87 consecutive patients with low-back and leg pain who were initially referred to a spine surgeon but were instead redirected to the SSP clinic between May 1, 2011, and November 30, 2011. The SSP clinic triaged patients into 2 groups: Group A (nonsurgical management) and Group B (referred back to the spine surgeon). The SSP classification was modified from the classification proposed by Hall et al. Pain and disability were scored by pain-related visual analog scale, modified Oswestry Disability Index, and EuroQol-5D. RESULTS: Sixty-two patients (Group A, 71.3%) were discharged after patient education, self-care advice, and/or referral for additional mechanical therapies. Although only 25 patients (Group B, 28.7%) were directed back to the surgeon, the final percentage (12.6%) offered surgery was similar to that of historic controls (15%). Total MRI utilization was significantly lower in Group A (25.8%) than Group B (92.0%) (p < 0.0001). Nonsurgeon triage captured all red flags detected by the surgeon. Patients in Group B were much more likely to have a leg-dominant pain (p = 0.0088) and had significantly higher Oswestry Disability Index (p = 0.0121) and EuroQol-5D mobility (p = 0.0484) scores. CONCLUSIONS: The SSP significantly reduced MRI utilization and referrals seen by the surgeon for nonoperative care. Although this early implementation study suggests potential for cost savings, a more rigorous analysis of outcomes, costs, and patient satisfaction is required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».