MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4322771460 · doi:10.1186/s13741-023-00292-5

Beyond guideline knowledge: a theory-based qualitative study of low-value preoperative testing

2023· article· en· W4322771460 sur OpenAlex
Yamile Jasaui, Sameh Mortazhejri, Shawn Dowling, D’Arcy Duquette, Geralyn L’Heureux, Stefanie Linklater, Kelly Mrklas, Gloria Wilkinson, Sanjay Beesoon, Andrea M. Patey, Shannon M. Ruzycki, Jeremy Grimshaw

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevuePerioperative Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAlberta Health ServicesAlberta HealthOttawa HospitalUniversity of OttawaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTest (biology)Preoperative careCLARITYQualitative researchPreoperative fastingSnowball samplingFamily medicineSurgeryPerioperative

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Choosing Wisely Canada and most major anesthesia and preoperative guidelines recommend against obtaining preoperative tests before low-risk procedures. However, these recommendations alone have not reduced low-value test ordering. In this study, the theoretical domains framework (TDF) was used to understand the drivers of preoperative electrocardiogram (ECG) and chest X-ray (CXR) ordering for patients undergoing low-risk surgery ('low-value preoperative testing') among anesthesiologists, internal medicine specialists, nurses, and surgeons. METHODS: Using snowball sampling, preoperative clinicians working in a single health system in Canada were recruited for semi-structured interviews about low-value preoperative testing. The interview guide was developed using the TDF to identify the factors that influence preoperative ECG and CXR ordering. Interview content was deductively coded using TDF domains and specific beliefs were identified by grouping similar utterances. Domain relevance was established based on belief statement frequency, presence of conflicting beliefs, and perceived influence over preoperative test ordering practices. RESULTS: Sixteen clinicians (7 anesthesiologists, 4 internists, 1 nurse, and 4 surgeons) participated. Eight of the 12 TDF domains were identified as the drivers of preoperative test ordering. While most participants agreed that the guidelines were helpful, they also expressed distrust in the evidence behind them (knowledge). Both a lack of clarity about the responsibilities of the specialties involved in the preoperative process and the ease by which any clinician could order, but not cancel tests, were drivers of low-value preoperative test ordering (social/professional role and identity, social influences, belief about capabilities). Additionally, low-value tests could also be ordered by nurses or the surgeon and may be completed before the anesthesia or internal medicine preoperative assessment appointment (environmental context and resources, beliefs about capabilities). Finally, while participants agreed that they did not intend to routinely order low-value tests and understood that these would not benefit patient outcomes, they also reported ordering tests to prevent surgery cancellations and problems during surgery (motivation and goals, beliefs about consequences, social influences). CONCLUSIONS: We identified key factors that anesthesiologists, internists, nurses, and surgeons believe influence preoperative test ordering for patients undergoing low-risk surgeries. These beliefs highlight the need to shift away from knowledge-based interventions and focus instead on understanding local drivers of behaviour and target change at the individual, team, and institutional levels.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,629
Tête enseignante GPT0,633
Écart entre enseignants0,004 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle