Influence of educational, audit and feedback, system based, and incentive and penalty interventions to reduce laboratory test utilization: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory and radiographic tests are often ordered unnecessarily. This excess testing has financial costs and is a burden on patients. We performed a systematic review to determine the effectiveness interventions to reduce test utilization by physicians. The MEDLINE and EMBASE databases were searched for the years 1946 through to September 2013 for English articles that had themes of test utilization and cost containment or optimization. Bibliographies of included papers were scanned to identify other potentially relevant studies. Our search resulted in 3236 articles of which 109 met the inclusion criteria of having an intervention aimed at reducing test utilization with results that could be expressed as a percent reduction in test use relative to the comparator. Each intervention was categorized into one or more non-exclusive category of education, audit and feedback, system based, or incentive or penalty. A rating of study quality was also performed. The percent reductions in test use ranged from a 99.7% reduction to a 27.7% increase in test use. Each category of intervention was effective in reducing test utilization. Heterogeneity between interventions, poor study quality, and limited time horizons makes generalizations difficult and calls into question the validity of results. Very few studies measure any patient safety or quality of care outcomes affected by reduced test use. There are numerous studies that use low investment strategies to reduce test utilization with one time changes in the ordering system. These low investment strategies are the most promising for achievable and durable reductions in inappropriate test use.
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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 | 0,017 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».