Reducing waste: a guidelines-based approach to reducing inappropriate vitamin D and TSH testing in the inpatient rehabilitation setting
Notice bibliographique
Résumé
Background: Laboratory overutilisation increases healthcare costs, and can lead to overdiagnosis, overtreatment and negative health outcomes. Discipline-specific guidelines do not support routine testing for Vitamin D and thyroid-stimulating hormone (TSH) in the inpatient rehabilitation setting, yet 94% of patients had Vitamin D and TSH tests on admission to inpatient rehabilitation at our institution. Our objective was to reduce Vitamin D and TSH testing by 25% on admission to inpatient Stroke, Spinal Cord Injury, Acquired Brain Injury and Amputee Rehabilitation units. Methods: A fishbone framework for root cause analysis revealed potential causes underlying overutilisation of Vitamin D and TSH testing. A series of Plan-Do-Study-Act (PDSA) cycles were introduced to target remediable factors, starting with an academic detailing intervention with key stakeholders that reviewed applicable clinical guidelines for each patient care discipline and the rationale for reducing admission testing. Simultaneously, computerised clinical decision support (CCDS) limited Vitamin D testing to specific criteria. Audit and feedback were used in a subsequent PDSA cycle. Frequency of Vitamin D and TSH testing on admission was the primary outcome measure. The number of electronic admission order caresets containing automatic Vitamin D and/or TSH orders before and after the interventions was the process measure. Rate of Vitamin D supplementation and changes in thyroid-related medication were the balancing measures. Results: After implementation, 2.9% of patients had admission Vitamin D testing (97% relative reduction) and 53% of patients had admission TSH testing (43% relative reduction). Admission order caresets with prepopulated Vitamin D and TSH orders decreased from 100% (n=6) to 0%. The interventions were successful; similar to previous literature, CCDS was more effective than education and audit and feedback interventions alone. The interventions represent >$9000 annualised savings.
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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 | 0,058 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».