A Day in the Life of MRI: The Variety and Appropriateness of Exams Being Performed in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».