Using Digital Health to Support Best Practices: Impact of MRI Ordering Guidelines Embedded Within an Electronic Referral Solution
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Between 2003 and 2012, the number of MRIs performed in Canada more than doubled to 1.7 million [1]. According to a 2010 Health Council of Canada report nearly 30% of MRIs were inappropriately ordered [2]. The use of diagnostic imaging referral guidelines has been shown to improve the appropriateness of imaging orders [3, 4]. OBJECTIVES: To identify the number of unnecessary pre-consult MRIs ordered for patients with knee pain. As well, the impact that new evidence-based clinical decision support (DS) guidelines embedded within the referral form has had on the number of unnecessary MRIs was investigated. METHODS: This study employed a retrospective design approach. Charts of all knee pain patients over the age of 55 who were referred for consultation to the 5 participating orthopedic surgeons during the study period were reviewed by three medical students. RESULTS: 270 patient charts were included in this study. MRI was ordered for 60 patients with only 56.7% having had a prior X-ray. Of the 60 ordered MRIs, 50 (84%) were considered inappropriate, while only 10 (16%) were appropriate. Our results were compared to previous results of a quality improvement study implemented at the same clinic. A substantial reduction of 12% in the number of pre-consult MRIs and a 5% increase in the number of ordered X-rays before consultation was demonstrated. CONCLUSION: This work highlights the impact of including DS tools within an electronic referral form to support clinical best practices.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».