MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2987182583 · doi:10.1182/blood-2019-123284

Exploring the Basis and Acceptability of Practice Variation Among Thrombosis Medicine Specialists: A Mixed-Methods Study

2019· article· en· W2987182583 sur OpenAlexaffabout
Leslie Skeith, Carol Gonsalves, Alan Schwartz, Laura E. Hirshfield, Matthew Lineberry

Notice bibliographique

RevueBlood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Reasoning and Diagnostic Skills
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineThrombosisSubspecialtyVenous thrombosisPulmonary embolismFamily medicineDeep veinIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: How physicians navigate the uncertainty of diagnosis and management of medical conditions with limited evidence is largely unknown. One lens to look at uncertainty in medicine is through evaluating practice variation among physicians, or their differences in their clinical management. Thrombosis medicine is a subspecialty that focuses on the diagnosis and management of patients with venous thromboembolism or its complications. By better defining the nature and acceptability of practice variation in thrombosis medicine, we can gain insights into how to improve patient care and education of learners in situations when uncertainty exists. Purpose: The aims of our study include: (1) Understand the quantity and type of variation that exists among thrombosis specialists; (2) Determine the level of acceptability of practice variation among thrombosis specialists and (3) Identify any guiding principles that thrombosis specialists used when making decisions in areas of clinical uncertainty. Methods: Five challenging clinical vignettes were presented to thrombosis specialists in Ottawa, Canada in 60 minute semi-structured interviews. The vignettes included the management of symptomatic superficial vein thrombosis, a pregnant patient with a pulmonary embolism, a patient with cirrhosis and a portal vein thrombosis, a patient with suspected Essential Thrombocythemia and a deep vein thrombosis, and a patient with past pregnancy losses and positive antiphospholipid antibodies. All management options described in the interviews were included in a follow-up anonymous online questionnaire to the same specialists, in order to delineate the acceptability of other specialists' answers. Interview data were audio recorded and transcribed. Themes were developed through open coding with constant comparative analysis, and through focused coding using the conceptual framework Principles and Preferences. Questionnaire data was analyzed with descriptive statistics, with means, standard deviations (SD) and ranges for continuous variables, and frequencies with percentages for dichotomous variables. Results: All ten (100%) thrombosis specialists completed interviews and 8 completed the follow-up survey. Out of 110 possible management options identified across 5 clinical vignettes, 88 (80%) management options were recommended by at least 1 thrombosis specialist. Complete consensus where all specialists recommended a management option was reached in only 3 (3.4%) items. Consensus, defined as >50% of participants recommending or strongly recommending a management option, was achieved in 23 (26%) of the management options. Despite wide practice variation, there was a high level of acceptability of the different management options. Analysis of interview data identified how specialists managed clinical uncertainty, which included five themes: (1) Knowing the latest evidence or relying on colleagues' expertise; (2) Past experiences; (3) Clinical gestalt and common sense; (4) "Benefits outweigh the risks" and (5) Improving the patient experience. Conclusions: While there was a wide range of practice variation among thrombosis specialists in cases of clinical uncertainty, there was a high level of acceptability of different management options. Research is needed on how this affects patient care and the instruction and assessment of learners. Disclosures No relevant conflicts of interest to declare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,096
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,096
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBloodMême sujetClinical Reasoning and Diagnostic SkillsTravaux en français237 207