Signage as an intervention on a general medicine ward to reduce unnecessary testing
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Up to 30% of medical spending in developed countries is unnecessary. Unnecessary testing is not only wasteful economically, but can be injurious to patients. Studies have shown that interventions such as education, auditing, and restrictive ordering can reduce unnecessary testing. However, these interventions are time- and resource-intensive. We conducted a study to determine if the passive intervention of placing signs on clinicians' computers was effective in reducing unnecessary testing. AIMS: To determine the effectiveness of signage on physicians' computers to limit unnecessary testing. METHODS: We identified two acute medicine wards on which all orders are placed via computer. On one ward (Ward A), we placed signs outlining recommendations regarding responsible test-ordering. Ward B acted as a control. Data was collected during a 6-month study period to determine whether test-ordering practices differed. RESULTS: A total of 1645 patients accounting for 17 786 patient-days were included in the study. Fewer tests were ordered on Ward A than Ward B (7.38 vs 8.20 tests/patient-day; P < 0.01). Additionally, significantly fewer patients on Ward B received ≥1 complete blood count/day (36.1% vs 42.5%, P = 0.04). This effect was most pronounced among patients admitted for 7-30 days. CONCLUSION: The passive intervention of placing signs on clinicians' computers significantly reduced unnecessary testing.
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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 | 0,007 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».