Development and implementation of a clinician report to reduce unnecessary urine drug screen testing in the ED: a quality improvement initiative
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Unnecessary testing is a problem-facing healthcare systems around the world striving to achieve sustainable care. Despite knowing this problem exists, clinicians continue to order tests that do not contribute to patient care. Using behavioural and implementation science can help address this problem. Locally, audit and feedback are used to provide information to clinicians about their performance on relevant metrics. However, this is often done without evidence-based methods to optimise uptake. Our objective was to improve the appropriate use of laboratory tests in the ED using evidence-based audit and feedback and behaviour change techniques. METHODS: Using the behaviour change wheel, we implemented an audit and feedback tool that provided information to ED physicians about their use of laboratory tests; specifically, we focused on education and review of the appropriate use of urine drug screen tests. The report was designed in collaboration with end users to help maximise engagement. Following development of the report, audit and feedback sessions were delivered over an 18-month period. RESULTS: Data on urine drug screen testing were collected continually throughout the intervention period and showed a sustained decrease among ED physicians. Test use dropped from a monthly departmental average of 26 urine drug screen tests per 1000 patient visits to only eight tests per 1000 patient visits following the initiation of the audit and feedback intervention. CONCLUSION: Audit and feedback reduced unnecessary urine drug screen testing in the ED. Regular feedback sessions continuously engaged physicians in the audit and feedback intervention and allowed the implementation team to react to changing priorities and feedback from the clinical group. It was important to include the end users in the design of audit and feedback tools to maximise physician engagement. Inclusion in this process can help ensure physicians adopt a sense of ownership regarding which metrics to review and provides a key component for the motivation aspect of behaviour change. Departmental leadership is also critical to the process of implementing a successful audit and feedback initiative and achieving sustained behaviour change.
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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 | 0,236 | 0,234 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».