Advanced imaging use and delays among inpatients with psychiatric comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether presence of a psychiatric comorbidity impacts use of inpatient imaging tests and subsequent wait times. METHODS: This was a retrospective cohort study of all patients admitted to General Internal Medicine (GIM) at five academic hospitals in Toronto, Ontario from 2010 to 2019. Exposure was presence of a coded psychiatric comorbidity on admission. Primary outcome was time to test, as calculated from the time of test ordering to time of test completion, for computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), ultrasound, or peripherally inserted central catheter (PICC) insertion. Multilevel mixed-effects models were used to identify predictors of time to test, and marginal effects were used to calculate differences in absolute units (h). Secondary outcome was the rate of each type of test included. Subgroup analyses were performed according to type of psychiatric comorbidity: psychotic, mood/anxiety, or substance use disorder. RESULTS: There were 196,819 GIM admissions from 2010to 2019. In 77,562 admissions, ≥1 advanced imaging test was performed. After adjusting for all covariates, presence of any psychiatric comorbidity was associated with increased time to test for MRI (adjusted difference: 5.3 h, 95% confidence interval [CI]: 3.9-6.8), PICC (adjusted difference: 3.7 h, 95% CI: 1.6-5.8), and ultrasound (adjusted difference: 3.0 h, 95% CI: 2.3-3.8), but not for CT (adjusted difference: 0.1 h, 95% CI: -0.3 to 0.5). Presence of any psychiatric comorbidity was associated with lower rate of ordering for all test types (adjusted difference: -17.2 tests per 100 days hospitalization, interquartile range: -18.0 to -16.3). CONCLUSIONS: There was a lower rate of ordering of advanced imaging among patients with psychiatric comorbidity. Once ordered, time to test completion was longer for MRI, ultrasound, and PICC. Further exploration, such as quantifying rates of cancelled tests and qualitative studies evaluating hospital, provider, and patient barriers to timely advanced imaging, will be helpful in elucidating causes for these disparities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».