What the Doctor Ordered: Improving the Use and Value of Laboratory Testing
Notice bibliographique
Résumé
About 70 percent of medical decisions are based on the results of laboratory tests (Forsman 1996). If testing amounts to inappropriate over-utilization, it could lead to further unnecessary testing, inaccurate diagnosis and potentially inappropriate treatments that could be accompanied by adverse and unnecessary side-effects. A test may also be inappropriately underutilized – it should be ordered, but isn’t – which leads to delayed diagnosis and treatment and potential worsening of the patient’s condition. The importance of laboratory testing in diagnosis, in addition to its significant cost, makes it a primary target for quality improvement. Reducing inappropriate laboratory testing would have the dual benefits of making the health system as a whole more efficient and improving patient outcomes and experience. This Commentary investigates the use and cost of laboratory testing in Canada and finds variation across the country. To decrease the amount of unnecessary laboratory testing and the associated downstream medical costs, strategies must balance effectiveness with maintaining doctor and patient autonomy in choosing treatments. We propose a number of options for policymakers to reduce inappropriate laboratory testing: adjusting physician compensation to align incentives with improving appropriateness; utilization management via practice variation and feedback information; reforming requisition orders and care paths to more closely adhere to clinical guidelines; and development of provincial formularies for diagnostic testing.
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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 | 0,013 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,038 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».