Reducing Unnecessary Noninvasive Testing for Inpatients With Unstable Angina: The RUNIT Protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background Routine inpatient transthoracic echocardiography (TTE) for patients with unstable angina is common, but it anecdotally adds little value to clinical care. A practice audit at our academic hospital demonstrated that 61.5% of patients with troponin-negative chest pain (TNCP) had normal left ventriculography (LVG) during coronary angiography and normal TTE on the same admission (duplicate testing). Methods We developed the R ed u cing N on- I nvasive T esting (RUNIT) protocol, a clinical algorithm applied by clinical nurses to patient with TNCP. We performed a prospective assessment of rate of duplicate testing before and after intervention. If patients met certain simple clinical criteria, their TTE was cancelled (RUNIT positive). Patients then proceeded to have either coronary angiography with LVG or noninvasive risk stratification. We aimed to reduce duplicate testing by 25% over a 1-year period. Balancing measures included pathology on ordered TTEs, 30-day readmission, length of stay, and number of LVG. Results Among 254 patients admitted with TNCP over 12 months, we reduced duplicate testing from 61.5% (before intervention) to 34% ( P = 0.001). There was no clinical difference in 30-day readmission (0.9% vs 0.7%), and length of stay was significantly shorter in RUNIT positive (3.48 vs 4.16 days, P = 0.02). The majority of duplicate TTEs did not reveal any management-informing pathology. RUNIT-positive patients underwent more LVG than RUNIT-negative patients (78.3% vs 62.8%, P = 0.008). Conclusion We achieved a sustained reduction in reflexive TTE ordering in patients with TNCP, and we discuss the potential of nursing-led interventions to address other areas of low value care in cardiology.
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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 | 0,069 | 0,090 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».