Trends in diagnostic tests ordered for children: a retrospective analysis of 1.7 million laboratory test requests in Oxfordshire, UK from 2005 to 2019
Notice bibliographique
Résumé
Objective To better understand testing patterns in children, we measured temporal trends in paediatric testing from 2005 to 2019 in Oxfordshire, UK. Design Descriptive study of population-based secondary data. Setting Oxfordshire University Hospitals National Health Service Trust laboratories. Participants Children aged 0–15 years in Oxfordshire who received at least one blood test. Main outcome measures We estimated average annual percentage changes (AAPCs) in test use using joinpoint regression models. Temporal changes in age-adjusted rates in test use were calculated overall and stratified by healthcare setting, sex, and age. Results Between 2005 and 2019, 1 749 425 tests were performed among 113 607 children. Overall test use declined until 2012, when test rates appeared to increase (AAPC 1.5%, 95% CI −0.8% to 3.9%). Most tests were performed in inpatient settings, where testing rates stayed steady (AAPC −0.6%, 95% CI −2.1% to 0.9%). Increases were highest in females, those aged 6–15 years and in the outpatient setting. The greatest increase in testing was for vitamin D (AAPC 26.5%), followed by parathyroid hormone (9.8%), iron studies (9.3%), folate (8.4%), vitamin B 12 (8.4%), HbA1c (8.0%), IgA (7.9%) and coeliac (7.7%). Conclusions After an initial decline, laboratory test use by children in Oxfordshire demonstrated an apparent increase since 2012. Test use increased in outpatient and general practice settings, however remained steady in inpatient settings. Further research should examine the root causes and implications for test increases, and whether these increases are warranted. We encourage clinicians to consider the individual and systemic implications of performing blood tests in children.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».