Appropriate Use Criteria for Cardiac Computed Tomography: Impact on Diagnostic Utility
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate Use Criteria (AUC) guidelines for cardiac computed tomography (CCT) were developed to limit testing to reasonable clinical settings. However, significant testing is still done for inappropriate indications. This study investigates the impact of AUC on evaluability of CCT to determine if inappropriate tests result in a greater proportion of nondiagnostic results. METHODS: Investigators reviewed the medical records of 2417 consecutive patients who underwent CCT at the University of Ottawa Heart Institute. We applied the 2010 AUC and classified them as appropriate, inappropriate, or uncertain. Unclassifiable tests, as well as those with uncertain appropriateness, were excluded from the final analysis. Cardiac computed tomography results were classified as diagnostic if (1) all coronary segments were visualized, evaluable, and without obstructive stenosis; or (2) obstructive coronary artery disease with greater than 50% diameter stenosis in at least 1 coronary artery. All other test results were considered nondiagnostic. RESULTS: Of the 1984 patients included in the final analysis, 1522 patients (76.7%) had indications that were appropriate, whereas the remaining 462 (23.3%) were inappropriate. Inappropriate tests resulted in a higher rate of nondiagnostic results compared with appropriate CCT (9.0% vs 6.2%, P = 0.034). Inappropriate tests also had significantly more studies with nonevaluable segments than appropriate tests (24.5% vs 16.4%, P < 0.001) and were more likely to reveal obstructive coronary disease than appropriate CCT (50.5% vs 32.7%, P < 0.001). CONCLUSIONS: Cardiac computed tomography done for inappropriate indications may be associated with lower diagnostic yield and could impact future downstream resource utilization and health care costs.
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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 | 0,061 | 0,429 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».