Are Emergency Medicine Provider Characteristics Associated With Diagnostic Imaging for Low Back Pain?
Notice bibliographique
Résumé
Background Low back pain (LBP) is one of the most common reasons for presentation to the emergency department (ED). LBP is most commonly non-specific or mechanical in nature yet can be debilitating. Diagnostic imaging (DI) is commonly ordered contrary to guideline recommendations for patients with LBP. This study seeks to determine if physician characteristics are associated with ordering of DI for patients with non-specific or mechanical LBP in the ED. These characteristics include physician sex, age, experience level, location of residency training, and full-time status. Methodology We included all patients presenting to the ED of a Canadian tertiary care center with a diagnosis of non-specific or mechanical LBP between January 2015 and June 2018. We tracked the use of DI for physicians caring for patients presenting to the ED over this period. Simple and multivariable logistic regression analyses were performed, controlling for patient characteristics, to identify provider characteristics that were independently associated with DI use. Results Internationally trained physicians were less likely to order diagnostic radiographs than Canadian trained physicians (odds ratio [OR], 0.625; 95% confidence interval [CI], 0.48-0.95), while middle-aged physicians ordered more computed tomography scans (OR, 6.34; 95% CI, 1.52-26.52) compared to younger physicians; there was no significant difference between younger and older physicians. Conclusions Few physician characteristics were associated with any DI ordering for non-specific or mechanical LBP. The likelihood of receiving DI for non-specific or mechanical LBP may be more strongly related to unmeasured patient characteristics, settings, or logistical factors.
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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 | 0,001 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».