What’s in a Name? Comparative Analysis of Laboratory Test Naming Guidelines as Applied to Common Confusing Test Names
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction/Objective Laboratory test names frequently do not enable easy understandability or promote correct test utilization, which leads to difficulty for providers in finding the correct test and results in unnecessary cost and medical errors. Laboratory test names are also largely unstandardized and are not named by a consistent set of conventions. To address these issues, the TRUU-Lab (Test Renaming for Understanding & Utilization) initiative aims to generate a consensus test naming guideline for better human understandability of laboratory test names. These studies address the first aim of the TRUU-Lab initiative: to identify root causes and challenges in understanding and using laboratory test names. Methods We conducted survey studies to capture the most problematic laboratory test names, then performed analysis of these names to identify aspects of these names that led to confusion among providers. A subset of these test names were used to evaluate five existing laboratory test naming guidelines (LOINC, ONC TigerTeam, Pan- Canadian iEHR Viewer Name, Standards for Pathology Informatics (Australia), and ARUP Laboratories internal style guides) for their ability to produce understandable test names. Results 274 survey responses yielded ~100 unique laboratory tests cited as confusing, and highlighted substantial diversity both in the names of these tests between institutions and in respondent opinion on the best alternative names. The top 10 most commonly-cited tests yielded ≥ 3 unique names, and the top 2 tests (Vitamin D and anti- factor Xa) yielded ≥ 10 unique names. Post-survey analysis identified eight characteristics associated with poor understandability of a test name, including ambiguity, abbreviations, homophones, multiple indications for a single test, proprietary names, synonyms, truncation, and “panels” where components are obfuscated. Existing guidelines produced highly variable names given the same prompt, and varied in their ability to avoid pitfalls associated with poor understandability. Conclusion These studies highlight aspects of existing laboratory test names that lead to confusion among ordering providers, and identify the inability of existing laboratory test naming practices to adequately address these issues. Efforts are ongoing within TRUU-Lab to use these results to inform novel laboratory test naming guidelines to promote universal human understandability.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».