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Enregistrement W3022989352 · doi:10.2196/17669

A Redesigned Order Entry System for Reducing Low-Value Preprocedural Cardiology Consultations: Quality-Improvement Cohort Study

2020· article· en· W3022989352 sur OpenAlexvenueno aff
David E. Winchester, Leigh M. Cagino

Notice bibliographique

RevueJMIR Perioperative Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHospital Admissions and Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésMedicineReferralCohortPerioperativeElectronic medical recordInterventional cardiologyOrder entryMedical emergencyEmergency medicineOutpatient clinicInternal medicineCardiologyFamily medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Preprocedural cardiac evaluation is a common reason for outpatient cardiology visits. Many patients who are referred to cardiology clinics for preprocedural evaluation are at low risk of perioperative events and do not require any further management. Our facility treats patients over a large geographic area; avoiding low-value consultations reduces time and travel burdens for patients. OBJECTIVE: Our study objective was to assess the impact of a novel algorithm in the electronic order entry system aimed to guide clinicians toward patients who may benefit from cardiovascular referral. METHODS: We retrospectively reviewed in-person consultations and electronic consultations (e-consults) to our cardiology service before and after implementation of the novel algorithm to assess changes in patterns of care. Data were stored in a custom electronic database on internal servers. RESULTS: We reviewed 603 consultations to our cardiology clinic and found that 89 (14.7%) were sent for preprocedural evaluation. Of these, 39 (43.8% of preprocedural consultations) were e-consults. After implementation, we reviewed 360 consultations. The proportion of consultations for preprocedural evaluation did not decrease (n=47, 13.0%; P=.39). We observed an absolute increase of 13.6% in the proportion of consultations ordered as e-consults (27/47, 57.4%). During the postintervention period, we received no remarks, concerns, or criticisms from ordering clinicians about the process change and no reports of adverse events. CONCLUSIONS: Implementation of an ordering algorithm to reduce low-value preprocedural cardiology evaluations did not lead to a reduction in the number of overall preprocedural cardiology consultations. The number of patients seen electronically increased, potentially improving clinic access and reducing travel burden for patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,329 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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