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Enregistrement W3129976943 · doi:10.1007/s10278-021-00433-6

Improved Appropriateness of Advanced Diagnostic Imaging After Implementation of Clinical Decision Support Mechanism

2021· article· en· W3129976943 sur OpenAlex
Leonid Chepelev, Xuan Wang, Benjamin D. Gold, Clara-Lea Bonzel, Frank J. Rybicki, Jennifer W. Uyeda, Adnan Sheikh, Dan M. Anderson, Jared Lindaman, Greg T. Mogel, Dimitrios Mitsouras, Mary C. Mahoney, Tianxi Cai

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Digital Imaging · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppropriateness criteriaClinical decision support systemMedical physicsMechanism (biology)Decision support systemMedical imagingAppropriate Use CriteriaMedicineComputer scienceRadiologyData miningArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Protecting Access to Medicare Act (PAMA) mandates clinical decision support mechanism (CDSM) consultation for all advanced imaging. There are a growing number of studies examining the association of CDSM use with imaging appropriateness, but a paucity of multicenter data. This observational study evaluates the association between changes in advanced imaging appropriateness scores with increasing provider exposure to CDSM. Each provider's first 200 consecutive anonymized requisitions for advanced imaging (CT, MRI, ultrasound, nuclear medicine) using a single CDSM (CareSelect, Change Healthcare) between January 1, 2017 and December 31, 2019 were collected from 288 US institutions. Changes in imaging requisition proportions among four appropriateness categories ("usually appropriate" [green], "may be appropriate" [yellow], "usually not appropriate" [red], and unmapped [gray]) were evaluated in relation to the chronological order of the requisition for each provider and total provider exposure to CDSM using logistic regression fits and Wald tests. The number of providers and requisitions included was 244,158 and 7,345,437, respectively. For 10,123 providers with ≥ 200 requisitions (2,024,600 total requisitions), the fraction of green, yellow, and red requisitions among the last 10 requisitions changed by +3.0% (95% confidence interval +2.6% to +3.4%), -0.8% (95% CI -0.5% to -1.1%), and -3.0% (95% CI 3.3% to -2.7%) in comparison with the first 10, respectively. Providers with > 190 requisitions had 8.5% (95% CI 6.3% to 10.7%) more green requisitions, 2.3% (0.7% to 3.9%) fewer yellow requisitions, and 0.5% (95% CI -1.0% to 2.0%) fewer red (not statistically significant) requisitions relative to providers with ≤ 10 requisitions. Increasing provider exposure to CDSM is associated with improved appropriateness scores for advanced imaging requisitions.

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.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,011
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 savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,283
Tête enseignante GPT0,568
Écart entre enseignants0,285 · 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