MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3182912364 · doi:10.1136/bmjoq-2020-001307

Reducing neuroimaging in first-episode psychosis by facilitating uptake of choosing wisely recommendations: a quality improvement initiative

2021· article· en· W3182912364 sur OpenAlex
Raman Srivastava, R. Davis Holmes, Christopher W. Noel, Tong V. Lam, Jason R. Shewchuk

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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Quality · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensVancouver General HospitalPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBC Children's Hospital
Mots-clésNeuroimagingPsychosisEarly psychosisQuality (philosophy)PsychologyQuality managementMedicinePsychiatryBusinessMarketingPhilosophyEpistemology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

First-episode psychosis (FEP) is a frequent presentation to hospital.1 Neuroimaging is often ordered during the initial assessment to facilitate diagnostic buy-in, mitigate medico-legal concerns, and maximise assessment in a patient population that is typically marginalised.2 3 These benefits, however, are outweighed by the unnecessary radiation, cost, and strong evidence that neuroimaging rarely yields actionable findings.2 3 This stance is evidenced in international guidelines2 3 and Choosing Wisely Canada (CWC) recommendations.4 Our site’s radiology department queried inconsistent (per guidelines) CT imaging in FEP, given requisition patterns. We undertook a quality improvement initiative to determine the prevalence of inconsistent imaging and study the effectiveness of an intervention aimed at improving recommendation adherence. ### Data collection All CT head studies with FEP-related indications performed at two local hospitals were identified through keyword searches of radiology reports containing any of the following terms: bizarre, delusion(s), delusional, hallucination(s), psychosis and psychotic. Extracted data included ordering physician specialty, provided indication, and imaging findings. Studies were classified as consistent or inconsistent with CWC guidelines.4 ‘Later-age of onset’, a CWC criterion for neuroimaging, is not defined by CWC and was chosen a priori to be age 40 years or more, based on local expert consensus and literature suggestions ranging from 35 to 50.2 3 5–8 Chart review was used to clarify history and imaging indications when ambiguous requisition information was provided. All ambiguous cases were settled through consensus (RS and RDH). Pre-intervention data collection was performed retrospectively from January to June 2018 (6 months). Although a 6-month post-audit period would have been sufficient based off a predetermined sample size calculation, we expanded the post-intervention period to 12 months to assess the durability of findings. ### Intervention Following collection of baseline pre-audit data, multidisciplinary stakeholders were consulted to develop study priorities, design, and interventions. Engaged stakeholders included …

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,752
Tête enseignante GPT0,641
Écart entre enseignants0,111 · 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