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Enregistrement W2775017840 · doi:10.1016/j.carj.2017.05.002

A Day in the Life of MRI: The Variety and Appropriateness of Exams Being Performed in Canada

2017· article· en· W2775017840 sur OpenAlexaffabout
Sonia Vanderby, Andreea Badea, Juan Nicolás Peña-Sánchez, Neil Kalra, Paul Babyn

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAppropriateness criteriaReferralDemographicsRadiologyFamily medicineMedical physicsDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to determine the volumes and types of magnetic resonance imaging exams being performed across Canada, common indications for the exams, and exam appropriateness using multiple evaluation tools. METHODS: Thirteen academic medical institutions across Canada participated. Data were obtained relating to a single common day, October 1, 2014. Patient demographics, type by anatomic region and indication for imaging were analysed. Each exam was assessed for appropriateness via the Canadian Association of Radiologists Referral Guidelines and the American College of Radiology Appropriateness Criteria. The Alberta and Saskatchewan spine screening forms and the Alberta knee screening form were also used where applicable. The proportion of exams that were unscorable, appropriate, and inappropriate was determined. Exam-level results were compared between the 2 main evaluation tools. RESULTS: Data were obtained for 1087 relevant exams. There were 591 women and 460 men. 36 requisitions did not indicate the patient's sex. Brain exams were the most common, comprising 32.5% of the sample. Cancer was the most common indication. Overall, 87.0%-87.4% of the MR exams performed were appropriate; 6.6%-12.6% were inappropriate, based on the 2 main evaluation tools. Results differed by anatomic region; spine exams had the highest proportion, with nearly one-third of exams deemed inappropriate. CONCLUSION: Variations by anatomic region indicate that focused exam request evaluation or screening methods could substantially reduce inappropriate imaging.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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