Can guidelines improve referral to elective surgical specialties for adults? A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess effectiveness of guidelines for referral for elective surgical assessment. METHOD: Systematic review with descriptive synthesis. DATA SOURCES: Medline, EMBASE, CINAHL and Cochrane database up to 2008. Hand searches of journals and websites. SELECTION OF STUDIES: Studies evaluated guidelines for referral from primary to secondary care, for elective surgical assessment for adults. OUTCOME MEASURES: Appropriateness of referral (usually measured as guideline compliance) including clinical appropriateness, appropriateness of destination and of pre-referral management (eg, diagnostic investigations), general practitioner knowledge of referral appropriateness, referral rates, health outcomes and costs. RESULTS: 24 eligible studies (5 randomised control trials, 6 cohort, 13 case series) included guidelines from UK, Europe, Canada and the USA for referral for musculoskeletal, urological, ENT, gynaecology, general surgical and ophthalmological conditions. Interventions varied from complex ("one-stop shops") to simple guidelines. Four randomized control trials reported increases in appropriateness of pre-referral care (diagnostic investigations and treatment). No evidence was found for effects on practitioner knowledge. Mixed evidence was reported on rates of referral and costs (rates and costs increased, decreased or stayed the same). Two studies reported on health outcomes finding no change. CONCLUSIONS: Guidelines for elective surgical referral can improve appropriateness of care by improving pre-referral investigation and treatment, but there is no strong evidence in favour of other beneficial effects.
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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 | 0,017 | 0,088 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».