A Multicenter Before-After Study on Reducing Unnecessary Diagnostics by Changing the Attitude of Caregivers: Protocol for the RODEO Project
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Appropriate use of diagnostic laboratory tests is challenging, and estimates of 20% for overutilization and 45% for underutilization have been reported. Introducing effective and sustainable solutions to stimulate optimal use of laboratory testing in clinical practice is a challenge. A recent pilot study from our group, focusing on increasing the awareness about appropriate laboratory testing with the aim of changing the mindset of health care workers, has shown promising results. In this project, we aim to extend this multistep intervention to the internal medicine departments of 4 large Dutch hospitals. We aim to reduce unnecessary laboratory testing by 5%. OBJECTIVE: Our primary objective is to determine the effect of our intervention on diagnostic laboratory test order volume. Our secondary objectives are to determine the effect of our intervention on laboratory expenditure and order volumes, expenditures for other diagnostic modalities, and clinical patient outcomes. We will also analyze the barriers and facilitators for deimplementation of unnecessary laboratory testing. METHODS: The main interventions of this before-after study will be an intensified supervision of residents by experienced physicians regarding test ordering, creating awareness through education and monthly feedback on ordering patterns, and changes in (computerized) order entry systems. RESULTS: At the time of publication of this protocol, the project is in the phase of data collection. We expect to present data on reduction early in the fourth quarter of 2018. CONCLUSIONS: In this project, we aim to reduce the unnecessary diagnostic testing in the internal medicine departments of 4 teaching hospitals. Although the main interventions will be similar, each clinic is given the opportunity to focus on the specific facets of the interventions as deemed useful according to the local situation. If effective, the study provides a framework for a nationwide initiative for reducing inappropriate laboratory testing. REGISTERED REPORT IDENTIFIER: RR1-10.2106/10473.
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 | 0,006 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».