Limitations of free-form-text diagnostic requisitions as a tool for evaluating adherence to appropriate use criteria for transthoracic echocardiography
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Monitoring the adherence to Appropriateness Use Criteria (AUC) has been identified as an important component for the accreditation of echocardiography laboratories. Referral requisitions are a logical tool to rapidly determine the appropriateness of transthoracic echocardiography (TTE) referrals, however data is lacking. We investigated whether standard free-form-text TTE referral requisitions can be used to evaluate AUC adherence. METHODS: Consecutive TTE referral requisitions to the University of Ottawa Heart Institute echocardiography laboratory were reviewed over a four-week period. Indication on the requisition was matched with the relevant indication on the 2011 American College of Cardiology Foundation (ACCF) AUC. Requisitions that did not provide sufficient information to identify the relevant AUC indication were identified as inadequate. For inadequate requisitions, reason for the referral was clarified through medical records and referring physicians. RESULTS: Of the 1303 requisitions, 26.2% did not provide adequate information to determine adherence to AUC, despite a non-adherence (inappropriate) rate of only 6.1% in the referral population. Indication for referral, physician specialty, outpatient status, and prior echocardiogram were independent predictors of inadequate requisitions (p < 0.001, respectively). The most common reasons for inadequate requisitions were a failure to report: 1) change in clinical status, 2) date of a prior echocardiogram, and 3) type and/or severity of a valve lesion. Inclusion of this information would have decreased the inadequacy rate by 56%. CONCLUSION: In a large, academic echocardiography laboratory, over one quarter of free-form-text TTE requisitions are inadequate to evaluate AUC adherence. Structured requisition formats requiring AUC-relevant information are needed to facilitate the practical application of AUC in the echocardiography laboratory.
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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 | 0,002 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».