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Enregistrement W3000959624 · doi:10.1177/0846537119885686

Reducing the Volume of Low-Value Outpatient MRI Joint Examinations in Patients ≥55 Years of Age

2020· article· en· W3000959624 sur OpenAlexaff
Joshua W. Kandiah, Vivian Chan, Jing Luo, Flora Dong, James P. Nugent, Bruce B. Forster

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOsteoarthritis Treatment and Mechanisms
Établissements canadiensVancouver General HospitalVancouver Coastal HealthUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineArthrogramMagnetic resonance imagingRadiologyNuclear medicineConcomitantSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: Magnetic resonance imaging (MRI) is not beneficial in patients with joint pain and concomitant osteoarthritis (OA). We attempt to determine whether evaluation of OA via X-rays can reduce inappropriate MRI and computed tomography (CT) arthrogram use. In our jurisdiction, CT arthrograms are used as surrogate tests because of MRI wait times. Materials and Methods: Our intervention required patients ≥55 years of age scheduled for outpatient MRI of the knee/hip/shoulder at an urban hospital to have X-rays (weight bearing when appropriate) from within 1 year. Red flags (ie, neoplasm, infection) were identified for which MRI would be indicated regardless. Through review of radiographs on picture archiving and communication system/digital media and use of the validated Kellgren-Lawrence (KL) OA scale, radiologists assessed the presence and degree of OA. A finding of significant OA (KL > 2) without red flags would preclude MRI. Monthly averages of MRI and CT arthrogram examinations were measured 33 months before and 23 months following introduction of the intervention. Results: The proportion of protocoled MRI requisitions that were avoided was 21%. If extrapolated to the province of British Columbia, 2419 of 11 700 examinations could have been prevented in the past year. The average monthly number of knee/hip/shoulder MRI examinations as a percentage of total MRI examinations decreased from 4.9% to 4.3% ( P < .02) following the intervention. The average monthly number of knee/hip/shoulder CT arthrogram examinations decreased from 20.6 to 12.1 ( P < .0001). Conclusion: We were able to decrease the number of MRI and CT arthrogram examinations in patients ≥55 years of age with joint pain by implementing an evaluation for OA via recent X-ray imaging.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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