Effect of a Controlled Feedback Intervention on Laboratory Test Ordering by Community Physicians
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most studies of interventions to reduce laboratory test utilization have occurred in academic hospital settings, used historical controls, or have had short post intervention follow-up. Interventions with the greatest impact use multiple approaches, are repeated regularly, include comparisons with physician peers, and have a personal approach. We determined whether laboratory test utilization by community physicians could be reduced by a multifaceted program of education and feedback. METHODS: We identified 200 physicians who ordered the largest number of common laboratory tests during 1 year in a nonhospital, commercial community (reference) laboratory. They were assigned to intervention and control groups (100 each). Intervention physicians were visited individually up to three times by laboratory representatives over a 2-year period. At each visit, educational material and the physician's personal laboratory test utilization data were presented and discussed briefly in general terms, with the latter compared with utilization data for the physician's peers. Overall test utilization rates 1 year before, during, and 2 years after the intervention were measured using population-based databases. Time-series analysis was used to determine the effect of the intervention on laboratory test utilization. RESULTS: The two groups began with similar test utilization: control group, 4.06 x 10(6) tests in 1.48 x 10(6) visits (2.73 tests/visit); intervention group, 3.90 x 10(6) tests in 1.41 x 10(6) visits (2.77 tests/visit). During the 2-year intervention, intention-to-treat analysis showed that utilization decreased significantly in the intervention group compared with the controls [relative reduction of 7.9% (P <0.0001); absolute reduction of 0.22 tests/visit (95% confidence interval, 0.20-0.24)]. This difference persisted until the end of study observation, or more than 2 years after the intervention ended. CONCLUSION: A multifaceted education and feedback strategy can significantly and persistently decrease laboratory utilization by practicing community physicians.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».