Diagnostic Imaging Guidelines Implementation Study for Spinal Disorders: A Randomized Trial with Postal Follow-ups*
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Implementation strategies of imaging guidelines can assist in reducing the number of radiographic examinations. This study aimed to compare the perceived need for diagnostic imaging before and after an educational intervention strategy. METHODS: One hundred sixty Swiss chiropractors attending a conference were randomized to either receive a radiology workshop, reviewing appropriate indications for diagnostic imaging for adult spine disorders (n = 80), or be in a control group (CG). One group of 40 individuals dropped out from the CG due to logistic reasons. Participants in the intervention group were randomly assigned to three subgroups to evaluate the effect of an online reminder at midpoint. All participants underwent a pretest and a final test at 14-16 weeks. A posttest was administered to two subgroups at 8-10 weeks. RESULTS: There was no difference between baseline scores, and overall scores for the pretest and the final tests for all four groups were not significantly different. However, the subgroup provided with access to a reminder performed significantly better than the subgroup with whom they were compared (F = 4.486; df = 1 and 30; p = .043). Guideline adherence was 50.5% (95% CI, 39.1-61.8) for the intervention group and 43.7% (95% CI, 23.7-63.6) for the CG at baseline. Adherence at follow-up was lower, but mean group differences remained insignificant. CONCLUSIONS: Online access to specific recommendations while making a clinical decision may favorably influence the intention to either order or not order imaging studies. However, a didactic presentation alone did not appear to change the perception for the need of diagnostic imaging studies.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».