Reducing use of coagulation tests in a family medicine practice setting: An implementation study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Clinicians often order the international normalized ratio (INR) and activated partial thromboplastin time (APTT) to evaluate for the possibility of inherited bleeding disorders despite sensitivities and specificities of 1%–2%. The most accurate tool to evaluate for bleeding disorders is a validated bleeding assessment tool (BAT). Our aim was to reduce coagulation testing by >50% in a large family practice in Ontario, Canada. Methods We conducted an implementation study from May 2016 to February 2020. Iterative interventions included introduction of a validated BAT into the electronic medical record (EMR); removal of the APTT as a prepopulated selection from the laboratory requisition; and education targeting family medicine teams and laboratory personnel. The primary outcome was the rate of pre‐ and post‐APTT testing. Creatinine testing was the control. Data were analyzed via an interrupted time series analysis using Stata 13. Results Immediately following education of the laboratory personnel on coagulation testing, the APTT rate level dropped by 1.26 tests per 100 patient visits per month ( p < 0.001) and was sustained until the end of the study. Meanwhile, the PT/INR and creatinine testing rate levels did not change (rate level = −0.02 per 100 visits per month, p = 0.79 and 0.49, p = 0.22 respectively). There was good uptake of the BAT following integration and 18/88 (20%) obtained a referral to hematology after BAT completion. Conclusions Multidisciplinary, iterative interventions reduced APTT testing and enabled the use of BATs to guide hematology referrals in a large family practice.
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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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».