The effect of a hepatitis serology testing algorithm on laboratory utilization
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE, AIMS AND OBJECTIVES: Laboratory testing algorithms use patient and laboratory data to identify the optimal testing strategy for patients. Studies have shown that these algorithms can decrease test utilization. Since over-utilization of hepatitis serological tests was suspected, a hepatitis serology testing algorithm was initiated in Ontario, Canada. This study determined the effects of this algorithm on utilization. METHODS: Population-based retrospective observational study, involving all patients having viral hepatitis serological testing at private laboratories in Ontario, Canada, between July 1991 and December 1999. Prior to the testing algorithm, physicians listed the required specific antigens and antibodies on the test requisition form. In September 1996, the form was changed so that physicians identified the clinical indication--acute hepatitis, chronic hepatitis or immune status testing--for hepatitis serology testing. Therefore, the algorithm introduced a new 'tick-box' to the requisition form. Tests conducted by the laboratory depended upon which indication was chosen. Rates for hepatitis serological testing were calculated using population-based claims data. RESULTS: Time-series modelling showed that the testing algorithm was associated with a slight but significant increase in the use of hepatitis serology (P < 0.05). The algorithm was associated with an increase of 30 serological tests per 100,000 population per month. CONCLUSIONS: Introducing a testing algorithm for hepatic viral serology in Ontario did not significantly decrease hepatitis serology utilization and may be associated with a slight, but significant, increase in serology utilization rates.
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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 | 0,013 | 0,084 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».