Medical stewardship: Pathology evidence based ordering to reduce inappropriate test ordering in a teaching hospital
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study was designed as an educational program aimed at promoting evidence-based pathology ordering with the aim of reducing inappropriate test ordering.Methods: Researchers benchmarked the hospital’s pathology tests ordered in 2013-2014 before conducting a multifaceted education program in 2014-2015. The intervention consisted of main priorities including pathology test auditing, in-services and lectures, development and implementation of investigation pathways, and policy and procedure compliance. The main outcome measures was a reduction in commonly inappropriate ordered pathology testing leading to a reduction in the average test per hospital admission, and a reduction in specimen collection errors.Results: Through this educational method the researchers achieved a reduction in the average test per admission in 2014-2015 (M = 12.98) from 2013-2014 (M = 13.83). A two sample t-test indicated that this difference was significant, t(3.3006) = 0.0071, p = .01. The intervention included a focus on specimen collection errors and achieved a reduction in specimen error rates (M = 2,695) from the previous year (M = 3,000). A one sample t-test indicated that this difference was significant, t(3.0804) = 0.0105, p = .05. This intervention decreased commonly inappropriate pathology requests of Full Blood Count (FBC, -4.21%), Liver Function Tests (LFTs, -8.36%), Vitamin B12 (B12, -6.45%) and Coagulation profile (-21.22%). Commonly inappropriate pathology tests decreased (M = 7,120.33) from (M = 7,609.67). A two sample t-test indicated that this difference was significant, t(3.7730) = 0.0031, p = .005.Conclusions: Results confirmed that a multi-faceted education program can reduce inappropriate pathology test ordering, commonly over-ordered pathology test ordering, and pathology specimen error rates while maintaining positive patientoutcomes.
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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 | 0,102 | 0,284 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».