Exploring the impact of diagnostic imaging decision support embedded in an electronic referral solution on the appropriate ordering of magnetic resonance imaging for patients with knee pain: a retrospective chart review
Notice bibliographique
Résumé
RATIONAL AND OBJECTIVE: Requests for magnetic resonance imaging (MRI) exams have notably increased in Canada. However, many of these exams may not always be indicated. The Joint Department of Medical Imaging and the eReferral Program have worked collaboratively to embed an integrated clinical decision support (DS) tool within the eReferral process for diagnostic imaging requests. This retrospective chart review aimed to assess the necessity of MRI exams for knee pain patients at the point of referral in relation to the referral method (no DS tools within fax- vs. DS tools within eReferral). METHODS: Seven hundred and seventeen medical charts of routine MRI referral requests to an Ontario Hospital for patients with knee complaints were reviewed during the study period. The necessity of the MRI exams was evaluated using the supporting algorithm and knee pathway appropriateness guidelines. MRI exams were considered necessary if requested for symptoms or signs that align with best-practice standards, complemented with sound clinical assessment or history of a radiography scan before ordering an MRI. RESULTS: In general, MRI requests made through eReferral were 13.289 times more likely to be necessary orders than those made through fax. The likelihood of referring patients for a necessary MRI exam was higher for eReferral than fax for the year 2018/2019 (53.0% vs. 26.8%, P < 0.001) and for the year 2019/2020 (58.5% vs. 16.3%, P < 0.001). In addition, the rate of ordering X-ray as the proper initial imaging scan for patients presenting with knee pain has steadily increased by 10% over the year for users of the eReferral platform compared to a decrease of 7% for those using fax. CONCLUSION: Our findings highlight the positive impact of integrating DS tools at the point of referral in supporting the ordering of necessary MRI scans, suggesting that service re-design and implementation of automated assistive technology services would impact patient care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,180 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».