National audit on the appropriateness of CT and MRI examinations in Luxembourg
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: In Luxembourg, the frequency of CT and MRI examinations per inhabitant is among the highest in Europe. A national audit was conducted to evaluate the appropriateness of CT and MRI examinations according to the national referral guidelines for medical imaging. METHODS: Three hundred and eighty-eight CT and 330 MRI requests corresponding to already performed examinations were provided by all radiology departments in Luxembourg. Four external radiologists evaluated the clinical elements for justification present in each request. They consensually assessed the appropriateness of each requested examination with regard to the national referral guidelines and their clinical experience. RESULTS: The appropriateness rate (AR) was higher for MRI requests than for CT requests (79% vs. 61%; p < 0.001). AR was higher for requests referred by medical specialists rather than by general practitioners, both for CT requests (70% vs. 37%; p < 0.001) and MRI requests (83% vs. 64%; p = 0.002). For CT, AR was higher when the requests concerned paediatric rather than adult patients (82% vs. 58%; p < 0.001), when the radiology departments were equipped with both CT and MRI units rather than with only CT units (65% vs. 47%, p = 0.004) and when the requests concerned head-neck (79%), chest (77%) and chest-abdominal-pelvic (81%) areas rather than spinal (28%), extremity (51%) and abdominal-pelvic (63%) areas (p < 0.001). CONCLUSIONS: The appropriateness of CT and MRI in Luxembourg is not satisfactory and collective efforts to improve should be continued. The focus should be on general practitioners and on spinal CT examinations.
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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 | 0,004 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».