Prescribing and testing by primary care providers to assess adherence to the Choosing Wisely Canada recommendations: a retrospective cohort study
Notice bibliographique
Résumé
<h3>Background:</h3> Choosing Wisely Canada is an initiative to reduce overprescribing and overtesting. This study assessed adherence to 4 Choosing Wisely Canada recommendations for interventions commonly performed in primary care: (a) antibiotic prescriptions for infections that are probably viral in origin, (b) routine vitamin D tests in low-risk adults, (c) annual screening blood tests and (d) prescriptions of antipsychotic medication to treat symptoms of dementia. <h3>Methods:</h3> We conducted a retrospective cohort study of data from the electronic medical records of patients who had an encounter between 2014 and 2016 with a participating Manitoba Primary Care Research Network primary care provider in Manitoba, Canada. Patient encounter data were reviewed for prescribing and testing practices. Descriptive statistics and multivariable models assessed associations between patient and provider characteristics and rates of prescribing and testing. <h3>Results:</h3> Data for 164 195 patients from 230 providers were included in the study. Sixteen percent (<i>n</i> = 25 629) of patients had an encounter that involved potentially unnecessary diagnostic testing and treatment. A minority of providers contributed to above-average rates of prescribing and testing: 29% (<i>n</i> = 69) of providers prescribed antibiotics for a viral indication,11% (<i>n</i> = 24) prescribed an antipsychotic to a patient diagnosed with dementia, 9% (<i>n</i> = 24) ordered prostate-specific antigen tests and 14% (<i>n</i> = 34) ordered vitamin D tests at above-average rates, respectively. Patient and provider characteristics were associated with each of the prescribing and testing practices assessed. <h3>Interpretation:</h3> This study demonstrated that fewer than 30% of primary care providers contributed to interventions in direct contradiction to Choosing Wisely Canada recommendations. Improvement strategies specific to each prescription or testing recommendation should target specific providers to prevent patient harm and reduce unnecessary health care spending.
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 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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».