Assessment of inpatient multimodal cardiac imaging appropriateness at large academic medical centers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Responding to concerns regarding the growth of cardiac testing, the American College of Cardiology Foundation (ACCF) published Appropriate Use Criteria (AUC) for various cardiac imaging modalities. Single modality cardiac imaging appropriateness has been reported but there have been no studies assessing the appropriateness of multiple imaging modalities in an inpatient environment. METHODS: A retrospective study of the appropriateness of cardiac tests ordered by the inpatient General Internal Medicine (GIM) and Cardiology services at three Canadian academic hospitals was conducted over two one-month periods. Cardiac tests characterized were transthoracic echocardiography (TTE), transesophageal echocardiography (TEE), single-photon emission tomography myocardial perfusion imaging (SPECT), and diagnostic cardiac catheterization. RESULTS: Overall, 553 tests were assessed, of which 99.8% were classifiable by AUC. 91% of all studies were categorized as appropriate, 4% may be appropriate and 5% were rarely appropriate. There were high rates of appropriate use of all modalities by GIM and Cardiology throughout. Significantly more appropriate diagnostic catheterizations were ordered by Cardiology than GIM (93% vs. 82%, p = <0.01). Cardiology ordered more appropriate studies overall (94% vs. 88%, p = 0.03) but there was no difference in the rate of rarely appropriate studies (3% vs. 6%, p = 0.23). CONCLUSION: The ACCF AUC captured the vast majority of clinical scenarios for multiple cardiac imaging modalities in this multi-centered study on Cardiology and GIM inpatients in the acute care setting. The rate of appropriate ordering was high across all imaging modalities. We recommend further work towards improving appropriate utilization of cardiac imaging resources focus on the out-patient setting.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».