Appropriate utilization of cardiac magnetic resonance for the assessment of heart failure and potential associated cost savings
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The rapid growth in cardiac imaging utilization has led to the development of appropriate use criteria (AUC) in an effort to control costs. Recently, cardiac MRI has developed into a valuable modality in the evaluation of cardiac disease. However, there are no studies examining the appropriate use of cardiac MRI in clinical practice. PURPOSE: To determine the appropriate utilization of cardiac MRI in a large quaternary care institution and to compare percentages of appropriate utilization pre- and postpublication of the AUC document. We hypothesized that percentages of appropriate cardiac MRI utilization will be similar to those of other comparable cardiac imaging modalities and that there would be a significant change in appropriate use pre- and post-AUC publication. STUDY TYPE: Retrospective cohort study. POPULATION: In all, 2032 consecutive patients undergoing cardiac MRI for the assessment of heart failure between 2012-2016. FIELD STRENGTH: 1.5T. ASSESSMENT: Data were collected and an appropriateness category was assigned for each cardiac MRI. STATISTICAL TESTS: Rates of major cardiac risk factors were compared between those undergoing cardiac MRIs pre- and post-AUC using the chi-square and the Mann-Whitney tests for categorical and continuous variables, respectively. Appropriateness classification was compared pre- and post-AUC publication using the chi-square test. RESULTS: There were no significant differences in the prevalence of major cardiovascular risk factors before and after publication of the AUC. 95.5% of all cardiac MRIs were appropriate based on the AUC. Further, there was a significant difference when comparing the appropriateness classification before and after publication of the AUC (P = 0.0003), potentially associated with annual cost savings of ∼$14.8 million. DATA CONCLUSION: We report a very high percentage of appropriate use of cardiac MRI and a significant increase in the proportion of tests classified as appropriate after AUC publication. LEVEL OF EVIDENCE: 3 Technical Efficacy: Stage 5 J. Magn. Reson. Imaging 2019;49:e132-e138.
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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 | 0,007 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».