Inappropriate use of clinical practices in Canada: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Inappropriate health care leads to negative patient experiences, poor health outcomes and inefficient use of resources. We aimed to conduct a systematic review of inappropriately used clinical practices in Canada. Methods: We searched multiple bibliometric databases and grey literature to identify inappropriately used clinical practices in Canada between 2007 and 2021. Two team members independently screened citations, extracted data and assessed methodological quality. Findings were synthesized in 2 categories: diagnostics and therapeutics. We reported ranges of proportions of inappropriate use for all practices. Medians and interquartile ranges (IQRs), based on the percentage of patients not receiving recommended practices (underuse) or receiving practices not recommended (overuse), were calculated. All statistics are at the study summary level. Results: We included 174 studies, representing 228 clinical practices and 28 900 762 patients. The median proportion of inappropriate care, as assessed in the studies, was 30.0% (IQR 12.0%–56.6%). Underuse (median 43.9%, IQR 23.8%–66.3%) was more frequent than overuse (median 13.6%, IQR 3.2%–30.7%). The most frequently investigated diagnostics were glycated hemoglobin (underused, range 18.0%–85.7%, n = 9) and thyroid-stimulating hormone (overused, range 3.0%–35.1%, n = 5). The most frequently investigated therapeutics were statin medications (underused, range 18.5%–71.0%, n = 6) and potentially inappropriate medications (overused, range 13.5%–97.3%, n = 9). Interpretation: We have provided a summary of inappropriately used clinical practices in Canadian health care systems. Our findings can be used to support health care professionals and quality agencies to improve patient care and safety in Canada.
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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 | 0,025 | 0,118 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,028 | 0,052 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».