Impact of the Publication of Appropriate Use Criteria on Utilization Rates of Myocardial Perfusion Imaging Studies in Ontario, Canada: A Population‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Concern regarding overutilization of cardiac imaging has led to the development of appropriate use criteria ( AUC ). Myocardial perfusion imaging ( MPI ) is one of the most commonly used cardiac imaging modalities worldwide. Despite multiple iterations of AUC, there is currently no evidence regarding their real‐world impact on population‐based utilization rates of MPI . Our goal was to assess the impact of the AUC on rates of MPI in Ontario, Canada. We hypothesized that publication of the AUC would be associated with a significant reduction in MPI rates. Methods and Results We conducted a retrospective cohort study of the adult population of Ontario from January 1, 2000, to December 31, 2015. Age‐ and sex‐standardized rates were compared from 4 different periods intersected by 3 published iterations of the AUC. Overall, 3 072 611 MPI scans were performed in Ontario during our study period. The mean monthly rate increased from 14.1/10 000 in the period from January 2000 to October 2005 to 18.2/10 000 between November 2005 and June 2009. After this point in time, there was a reduction in rates, falling to a mean monthly rate of 17.1/10 000 between March 2014 and December 2015. Time series analysis revealed that publication of the 2009 AUC was associated with a significant reduction in MPI rates ( P <0.001). This translated into ≈88 849 fewer MPI scans at a cost savings of ≈72 million Canadian dollars. Conclusions Our results reflect a potential real‐world impact of the 2009 MPI AUC by demonstrating evidence of a significant effect on population‐based rates of MPI .
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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 | 0,012 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».