Quality Improvement Report: Adherence to Follow-up Recommendations for Incidental Abdominal Aneurysms
Notice bibliographique
Résumé
The use of national guidelines for the management of incidental radiologic findings remains low. Therefore, improving adherence to and consistency with follow-up recommendations for incidental findings was undertaken in a large academic practice. A gap analysis was performed, and incidental findings of abdominal aneurysms for which reporting management recommendations could be improved were identified. The Kotter change management framework was used, and institution-specific dictation macros were developed and implemented in February 2021 for the management of abdominal aortic aneurysms (AAAs), renal artery aneurysms (RAAs), and splenic artery aneurysms (SAAs). A retrospective medical record review was conducted for February through April in 2019, 2020, and 2021 to assess reporting adherence and imaging and clinical follow-up. Personal feedback was provided to radiologists in July 2021 with repeat data collection in September 2021. A significant increase in the number of correct follow-up recommendations was reported for incidental AAAs and SAAs after implementation of the macro (P < .001). However, there was no significant change for RAAs. Providing personal feedback to radiologists further improved adherence with standard recommendation macros for common findings and dramatically increased adherence for rare findings such as RAAs. New macros resulted in an increase in AAA and SAA imaging follow-up (P < .001). Institution-specific dictation macros were found to improve adherence to reporting recommendations for incidental abdominal aneurysms, with further improvement seen after feedback, which can have a significant effect on clinical follow-up. © RSNA, 2023
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».