Patient, physician and geographic predictors of cardiac stress testing strategy in Ontario, Canada: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify patient, physician and geographic level factors that are associated with variation in initial stress testing strategy in patients evaluated for chest pain. DESIGN: Retrospective cohort study. SETTING: Population-based study of patients undergoing evaluation for chest pain in Ontario, Canada between 1 January 2011 and 31 March 2018. PARTICIPANTS: 103 368 patients who underwent stress testing (graded exercise stress testing (GXT), stress echocardiography (stress echo) or myocardial perfusion imaging (MPI)) following evaluation for chest pain. PRIMARY AND SECONDARY OUTCOME MEASURES: To identify the patient, physician and geographic level factors associated with variation in initial test selection, we fit two separate 2-level hierarchical multinomial logistic regression models for which the outcome was initial stress testing strategy (GXT, MPI or stress echo). RESULTS: There was significant variability in the initial type of stress test performed, with approximately 50% receiving a GXT compared with approximately 36% who received MPI and 14% who received a stress echo. Physician-level factors were key drivers of this variation, accounting for up to 59.0% of the variation in initial testing. Physicians who graduated medical school >30 years ago were approximately 45% more likely to order an initial stress echo (OR 1.45, 95% CI 1.17 to 1.80) than a GXT. Cardiovascular disease specialists were approximately sevenfold more likely to order an initial MPI (OR 7.35, 95% CI 5.38 to 10.03) than a GXT. Patients aged >70 years were approximately fivefold more likely to receive an MPI (OR 4.74, 95% CI 4.42 to 5.08) and approximately 26% more likely to receive a stress echo (OR 1.26, 95% CI 1.15 to 1.38) than a GXT. CONCLUSIONS: We report significant variability in initial stress testing strategy in Ontario. Much of that variability was driven by physician-level factors that could potentially be addressed through educational campaigns geared at reducing this variability and improving guideline adherence.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».