Protocol for assessing the determinants of preoperative test-ordering behaviour for low-risk surgical procedures using a theoretically driven, qualitative design
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Current evidence suggests that preoperative tests such as chest X-rays, electrocardiograms and baseline laboratory studies may not be useful for healthy patients undergoing low-risk surgical procedures. Routine preoperative testing for healthy patients having low-risk surgery is not a scientifically sound practice. In this study, we will interview healthcare providers working at medical facilities where low-risk surgical procedures are carried out. This will allow us to gain insight into the determinants of preoperative testing behaviours for healthy patients undergoing low-risk surgeries and their barriers and enablers to guideline adherence. METHODS AND ANALYSIS: We will use semistructured interviews with anaesthesiologists, surgeons and preadmission clinic nurses to assess the determinants of preoperative testing behaviours. The interview guide was designed around the Theoretical Domains Framework (TDF), developed specifically to determine the barriers and enablers to implementing evidence-based guidelines. Interviews will be audio-recorded, transcribed verbatim and coded according to the TDF. Key themes will be generated for each of the identified domains. ETHICS AND DISSEMINATION: We have received ethics approval from the Health Research Ethics Board in Newfoundland and Labrador (HREB #2018.190) for this study. The results of this work will be disseminated through a peer-reviewed publication, presentation at a healthcare forum and plain-language infographic summaries. Additionally, deidentified data collected and analysed for this study will be available for review from the corresponding author on reasonable request.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,115 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,019 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».