Uptake of new treatment strategies for deep vein thrombosis: an international audit
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Study of the uptake of new medical technologies provides useful information on the transfer of published evidence into usual practice. We conducted an audit of selected hospitals in three countries (Canada, France, and Switzerland) to identify clinical predictors of low-molecular-weight (LMW) heparin use and outpatient treatment, and to compare the pace of uptake of these new therapeutic approaches across hospitals. DESIGN: Historical review of medical records. SETTING AND PARTICIPANTS: We reviewed the medical records of 3043 patients diagnosed with deep vein thrombosis (DVT) in five Canadian, two French, and two Swiss teaching hospitals from 1994 to 1998. Measures. We explored independent clinical variables associated with LMW heparin use and outpatient treatment, and determined crude and adjusted rates of LMW heparin use and outpatient treatment across hospitals. RESULTS: For the years studied, the overall rates of LMW heparin use and outpatient treatment in the study sample were 34.1 and 15.8%, respectively, with higher rates of use in later years. Many comorbidities were negatively associated with outpatient treatment, and risk-adjusted rates of use of these new approaches varied significantly across hospitals. CONCLUSION: There has been a relatively rapid uptake of LMW heparins and outpatient treatment for DVT in their early years of availability, but the pace of uptake has varied considerably across hospitals and countries.
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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 | 0,008 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».