Repurposing the Ordering of Routine Laboratory Tests in Hospitalised Medical Patients (RePORT): results of a cluster randomised stepped-wedge quality improvement study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low-value use of laboratory tests is a global challenge. Our objective was to evaluate an intervention bundle to reduce repetitive use of routine laboratory testing in hospitalised patients. METHODS: We used a stepped-wedge design to implement an intervention bundle across eight medical units. Our intervention included educational tools and social comparison reports followed by peer-facilitated report discussion sessions. The study spanned October 2020-June 2021, divided into control, feasibility testing, intervention and a follow-up period. The primary outcomes were the number and costs of routine laboratory tests ordered per patient-day. We used generalised linear mixed models, and analyses were by intention to treat. RESULTS: We included a total of 125 854 patient-days. Patient groups were similar in age, sex, Charlson Comorbidity Index and length of stay during the control, intervention and follow-up periods. From the control to the follow-up period, there was a 14% (incidence rate ratio (IRR)=0.86, 95% CI 0.79 to 0.92) overall reduction in ordering of routine tests with the intervention, along with a 14% (β coefficient=-0.14, 95% CI -0.07 to -0.21) reduction in costs of routine testing. This amounted to a total cost savings of $C1.15 per patient-day. There was also a 15% (IRR=0.85, 95% CI 0.79, 0.92) reduction in ordering of all common tests with the intervention and a 20% (IRR=1.20, 95% CI 1.10 to 1.30) increase in routine test-free patient-days. No worsening was noted in patient safety endpoints with the intervention. CONCLUSIONS: A multifaceted intervention bundle using education and facilitated multilevel social comparison was associated with a safe and effective reduction in use of routine daily laboratory testing in hospitals. Further research is needed to understand how system-level interventions may increase this effect and which intervention elements are necessary to sustain results.
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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 | 0,123 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».