MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1993559681 · doi:10.1097/mlr.0b013e3181e3588b

Referral Practices for Spinal Surgery are Poorly Predicted by Clinical Guidelines and Opinions of Primary Care Physicians

2010· article· en· W1993559681 sur OpenAlexaffabout
S. Samuel Bederman, Warren J. McIsaac, Peter C. Coyte, Hans J. Kreder, Nizar N. Mahomed, James G. Wright

Notice bibliographique

RevueMedical Care · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReferralMedicineConcordanceFamily medicinePhysical therapyMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Degenerative disease of the lumbar spine is common. Although surgery can benefit selected patients, variation in surgical referrals reduces overall access to care. OBJECTIVES: To compare the actual referral practices for patients with degenerative disease of the lumbar spine with recommendations for surgical referral based on clinical practice guidelines (CPGs) and family physician (FP) opinions. RESEARCH DESIGN: An expert panel of primary and specialist physicians, using a Delphi process, came to a consensus on referral recommendations from CPGs based on a series of clinical vignettes. The vignettes were also presented to practicing FPs in Ontario, Canada, to determine their preferences for (or likelihood of) referral. SUBJECTS: We assembled a 10-member multispecialty expert panel. Practicing FPs were randomly sampled, stratified by county, and their patients were sampled purposefully by the FP. MEASURES: Respondents, both panelists and FPs, were asked to rate the appropriateness of surgical referral for a series of clinical vignettes. Patients reported their clinical symptoms and whether they had been referred to a surgeon. Using random-effects probit regression, predictions were compared with actual referral. Receiver operating characteristic curves were constructed and area under the curve (AUC) was measured. RESULTS: Consensus of the panel on recommendations for referral was achieved after 2 iterations (Cronbach alpha = 0.96). Based on responses from 107 patients and 61 FPs, we found poor concordance of both predicted FP preferences (AUC 0.57) and CPG recommendations (AUC 0.64) with actual referral. CONCLUSIONS: Referral practices are poorly predicted by CPG recommendations and individual FP opinions, based on clinical factors. Understanding other nonclinical factors may be more important in reducing variation in referrals and improving access.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,373
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,178 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMedical CareMême sujetClinical practice guidelines implementationTravaux en français237 207