MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2099867710 · doi:10.1017/s0266462308080379

Overuse or underuse of MRI scanners in private radiology centers in Tehran

2008· article· en· W2099867710 sur OpenAlexaff
Soheil Saadat, Seyed Mohammad Ghodsi, Kavous Firouznia, Mahyar Etminan, Khadijeh Goudarzi, Kourosh Holakouie Naieni

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensVancouver Coastal Health Research InstituteUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMagnetic resonance imagingRadiologyMri scan

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: The semiprivate health system in Iran has created an opportunity for unnecessary uses of advanced medical equipments including magnetic resonance imaging (MRI). This study aimed to evaluate the evidence for MRI overuse in private diagnostic imaging centers in Tehran, Iran. The objectives of this study were to determine the frequency of use of MRI scans for different complaints and to explore frequency of normal MRI findings as a function of unnecessary MRI use. METHODS: We conducted a survey among private MRI centers in Tehran, Iran, to study the proportion of MRI scans that may result in significant clinical finding. All MRI reports at a specific point in time at selected MRI centers were reviewed by a physician and the findings were recorded as normal, abnormal, or substantial changes. RESULTS: Of all the MRI reports, 17.2 percent had resulted in normal findings; 9.8 percent ordered for examination of headache, and 4.8 percent for lower back pain. CONCLUSION: Unnecessary MRIs are most likely to result in normal finding; although not all the MRI with normal results could be identified as unnecessary. Negative findings from MRI scans may be reassuring to both clinicians and patients. The proportion of normal findings in MRI scans did not provide evidence of MRI overuse in Iran. The results of this study warrant formation of guidelines for the use of MRIs for headache and low back pain disorders.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesIntégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,077
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,346
Tête enseignante GPT0,572
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations21
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Technology Assessment in Health CareMême sujetHealthcare cost, quality, practicesTravaux en français237 207