Finding the Truth in Medical Imaging: Painting the Picture of Appropriateness for Magnetic Resonance Imaging in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Questions about the appropriateness of medical imaging exams, particularly related to magnetic resonance exams, have arisen in recent years. However, the prevalence of inappropriate imaging in Canada is unclear as inappropriate exam proportion estimates are often based on studies from other countries. Hence, we sought to compare and summarize Canadian studies related to magnetic resonance imaging appropriateness. METHODS: We completed a systematic literature search identifying studies related to magnetic resonance appropriateness in Canada published between 2003 and 2013. Two researchers independently searched and evaluated the literature available. Articles that studied or discussed magnetic resonance appropriateness in Canada were selected based on titles, abstracts, and, where necessary, full article review. Articles relating solely to other modalities or countries were excluded, as were imaging appropriateness guidelines and reviews. RESULTS: Fourteen articles were included: 8 quantitative studies and 6 editorials/commentaries. The quantitative studies reported inappropriate proportions of magnetic resonance exams ranging from 2%-28.5%. Our review also revealed substantial variations among study methods and analyses. Common topics identified among editorials/commentaries included reasons for obtaining imaging in general and for selecting a specific modality, consequences of inappropriate imaging, factors contributing to demand, and suggested means of mitigating inappropriate medical imaging use. CONCLUSIONS: The available studies do not support the common claim that 30% of medical imaging exams in Canada are inappropriate. The actual proportion of inappropriate magnetic resonance exams has not yet been established conclusively in Canada. Further research, particularly on a widespread national scale, is needed to guide healthcare policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».