Lab Wisely in Canada: Enhancing and highlighting the role of all clinical laboratory professionals in reducing harm and waste
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Objective Stewardship initiatives are a key strategy for addressing inappropriate utilization of clinical laboratory resources. These approaches require engagement of multiple types of stakeholders. Some professional groups are historically underrepresented, such as those who perform specimen collection, testing, and quality processes. A specific campaign is needed to engage these groups and highlight their expertise. Methods/Case Report We surveyed Medical Laboratory Technologists and Medical Laboratory Assistants to understand the barriers they face to participating in laboratory stewardship initiatives. These survey findings helped shape tools and resources that we created for new campaign called Lab Wisely. We also identified that one-third of existing Choosing Wisely Canada recommendations relate to laboratory testing. We categorized and tagged each recommendation to create a publicly-available searchable database which was placed on the campaign website (LabWisely.ca). Results (if a Case Study enter NA) NA Conclusion Laboratory testing is featured in a significant proportion of all Choosing Wisely Canada recommendations, supporting the idea that the clinical laboratory should be heavily involved in reducing medical overuse in healthcare. In our survey, we found that laboratory professionals face time and workload constraints, but feel a professional responsibility for ensuring appropriate resource use by all users. There was also a lack of ‘know- how’ around tangible ways to become involved. The Lab Wisely website has become a one-stop-shop for highlighting the role of technical and scientific professionals in laboratory stewardship and providing concrete tools that can be used to develop capacity in these groups. Every level of staff can and should be involved in improving the utilization of clinical laboratory services.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».