Implementation of an intervention to reduce population-based screening for vitamin D deficiency: a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We describe the implementation of an intervention in Alberta in support of the Choosing Wisely Canada recommendation against population screening for vitamin D deficiency (as determined by serum total 25-hydroxyvitamin D testing). We hypothesized that the introduction of a specialized requisition for vitamin D testing would reduce the annual number of vitamin D tests performed. METHODS: We performed a cross-sectional observational study that included all vitamin D tests ordered in Alberta between Apr. 1, 2015, and Mar. 31, 2016. There were no exclusion criteria. A special requisition for ordering vitamin D tests in Alberta was introduced on Apr. 1, 2015. Using an interrupted time series model, we compared predicted versus observed vitamin D test volumes for the 12-month period following the introduction of the new requisition. The sole outcome measure was the monthly change in volume of vitamin D testing. In addition, we calculated any cost savings as a result of reduced testing. RESULTS: Over the first 12 months of the intervention, there was a reduction in the number of tests ordered from a predicted 342 477 tests to 29 525 tests (91.4% reduction). This decrease represented a direct spending decrease of Can$938 856-$1 564 760 per year in Alberta. INTERPRETATION: A provincially led implementation of a Choosing Wisely Canada recommendation resulted in a large and sustained reduction in serum total 25-hydroxyvitamin D testing in Alberta. This study shows that provincially led interventions based on Choosing Wisely Canada recommendations can result in substantial reductions in laboratory tests.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».