Frequency of repeat antinuclear antibody testing in Ontario: a population-based descriptive study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Repeat antinuclear antibody (ANA) testing may be unnecessary, potentially harmful and costly. Our aim was to assess the frequency and correlates of repeat ANA testing in Ontario. METHODS: We performed a retrospective descriptive study identifying ANA tests performed over 2008-2015 among adults within the Ontario Laboratories Information System. Our primary outcome was any ANA test performed within 1 year of a previous ANA test. Our secondary outcome was any repeat test after a previous positive result. Repeat testing overall (regardless of who performed the previous test) and repeat testing by the same provider who performed the previous test were determined separately. We assessed correlates of repeat testing (e.g., patient and physician characteristics) and of repeat testing after a positive result using separate logistic regression models by means of generalized estimating equations to account for clustering of repeat testing within patients and within physician practices. RESULTS: In total, 587 357 ANA tests were performed in 437 966 patients over the study period, of which 126 322 (21.5%) gave a positive result and 164 913 (28.1%) were repeat tests. Family physicians ordered 358 422 tests (61.0%), and rheumatologists ordered 65 071 tests (11.1%). Of the repeat tests, 82 332 (49.9%) were ordered within 12 months of the previous test. Among the 73 961 repeat tests ordered by the same practitioner within 12 months, the previous test result was positive for 22 657 (30.6%). A higher proportion of rheumatologists than other physicians ordered repeat tests within 12 months (36.1% v. 11.3%). The most significant correlate of potentially redundant testing was testing among patients with suspected or confirmed connective tissue disease. INTERPRETATION: Over a quarter of ANA tests in Ontario were repeat tests; rheumatologists were most likely to order repeat testing. Our findings may be useful to inform quality-improvement initiatives related to the appropriateness of ANA testing.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».