Physician and Surgeon Communication Assessed via the Pathology Requisition in a Regional Laboratory Over Ten Years
Notice bibliographique
Résumé
Background Ineffective communication between healthcare providers is a known risk factor for adverse events. Objective The aim of this study was to retrospectively assess the communication with pathology via an analysis of the information provided on the pathology requisitions over ten years. Methods All in-house surgical specimens and all non-gynecologic cytopathology specimens accessioned from 2011 to 2020 were retrieved at a regional laboratory. Cases with any clinical information were deemed to have a clinical history present (CHP). CHP was tabulated by submitting physicians/surgeons (SPS), hospital site, year, and tissue group. Results The study period contained 554,817 relevant pathology reports, of which 553,966 could be extracted. The overall CHP rate was 74% and varied from 76% to 67% over the study period. SPSes submitting ≥200 cases (n=314) had a mean/median/standard deviation/max/min CHP rate of 81%/92%/23%/100%/5%. The CHP varied between four hospital sites, from 53% to 97%. CHP varied from 61% to 99% by tissue group. Conclusions CHP is associated with several factors and appears to depend on the hospital culture, specialty, and individual physician/surgeon. The pathology requisition is a way to measure and track the communication that is clinically relevant. Improving communication with pathologists/the pathology department will likely require process changes and mandates. Hospital and laboratory accreditation bodies should consider effective communication with pathology a marker of quality and an accreditation issue.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».