Standard admission order sets promote ordering of unnecessary investigations: a quasi-randomised evaluation in a simulated setting
Notice bibliographique
Résumé
Standard admission order sets have become ubiquitous across hospitals to promote adherence to practice guidelines and increase ordering efficiency.1 2 This standardisation arose in part out of a need to minimise waste in healthcare, a phenomenon identified as a major barrier to reducing future healthcare costs.3 However, few studies have systematically evaluated whether these standardised orders can actually promote overordering of investigations. At our academic hospital’s coronary care unit (CCU), a single mandatory generic order set is used regardless of admitting diagnosis and includes optional check boxes for serum thyroid-stimulating hormone (TSH) and brain natriuretic peptide (BNP). We postulated that physicians order investigations differently on admission based on which investigations are included in the admission order set. We quasi-randomised a convenience sample of participants in a double-blind fashion to receive either our standard CCU admission order set or a slightly modified version (see online supplementary file). The participants included internal medicine staff physicians, residents and clinical clerks (medical students, year 3 or 4) at our academic centre who were attending grand rounds. After their respective grand rounds, seated participants were provided with a case of a previously healthy 50-year-old man presenting with uncomplicated ST elevation myocardial infarction, now stable postpercutaneous revascularisation. Based on the clinical information provided, ordering TSH and BNP was not clinically indicated. Unaware of the differing versions, volunteer participants received a paper copy of one of the two versions of the admission order set. Researchers distributing the order sets were also not aware of which version of …
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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 | 0,065 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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; 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 ».