Preoperative Laboratory Investigations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing attention has been focused on low-value healthcare services. Through Choosing Wisely campaigns, routine laboratory testing before low-risk surgery has been discouraged in the absence of clinical indications. The authors investigated rates, determinants, and institutional variation in laboratory testing before low-risk procedures. METHODS: Patients who underwent ophthalmologic surgeries or predefined low-risk surgeries in Ontario, Canada, between April 1, 2008, and March 31, 2013, were identified from population-based administrative databases. Preoperative blood work was defined as a complete blood count, prothrombin time, partial thromboplastin, or basic metabolic panel within 60 days before an index procedure. Adjusted associations between patient and institutional factors and preoperative testing were assessed with hierarchical multivariable logistic regression. Institutional variation was characterized using the median odds ratio. RESULTS: The cohort included 906,902 patients who underwent 1,330,466 procedures (57.1% ophthalmologic and 42.9% low-risk surgery) at 119 institutions. Preoperative blood work preceded 400,058 (30.1%) procedures. The unadjusted institutional rate of preoperative blood work varied widely (0.0 to 98.1%). In regression modeling, significant predictors of preoperative testing included atrial fibrillation (adjusted odds ratio [AOR], 2.58; 95% CI, 2.51 to 2.66), preoperative medical consultation (AOR, 1.68; 95% CI, 1.65 to 1.71), previous mitral valve replacement (AOR, 2.33; 95% CI, 2.10 to 2.58), and liver disease (AOR, 1.69; 95% CI, 1.55 to 1.84). The median odds ratio for interinstitutional variation was 2.43. CONCLUSIONS: Results of this study suggest that testing is associated with a range of clinical covariates. However, an association was similarly identified with preoperative consultation, and significant variation between institutions exists across the jurisdiction.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,006 |
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.
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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 ».