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Enregistrement W4400242834 · doi:10.1186/s13012-024-01376-6

Re-Purposing the Ordering of Routine Laboratory Tests in Hospitalized Medical Patients (RePORT): protocol for a multicenter stepped-wedge cluster randomised trial to evaluate the impact of a multicomponent intervention bundle to reduce laboratory test over-utilization

2024· article· en· W4400242834 sur OpenAlexafffundabout
Anshula Ambasta, Jayna Holroyd‐Leduc, Surakshya Pokharel, Pamela Mathura, Andrew Wei-Yeh Shih, Henry T. Stelfox, Irene Ma, Mark Harrison, Braden Manns, Peter Faris, Tyler Williamson, Caley Shukalek, Maria Santana, Onyebuchi Omodon, Deirdre McCaughey, Narmin Kassam, Chris Naugler

Notice bibliographique

RevueImplementation Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of CalgaryUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineCluster randomised controlled trialPsychological interventionHealth administrationHealth services researchHealth careProtocol (science)Randomized controlled trialIntervention (counseling)Cluster (spacecraft)Family medicinePublic healthEmergency medicineNursingSurgeryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Laboratory test overuse in hospitals is a form of healthcare waste that also harms patients. Developing and evaluating interventions to reduce this form of healthcare waste is critical. We detail the protocol for our study which aims to implement and evaluate the impact of an evidence-based, multicomponent intervention bundle on repetitive use of routine laboratory testing in hospitalized medical patients across adult hospitals in the province of British Columbia, Canada. METHODS: We have designed a stepped-wedge cluster randomized trial to assess the impact of a multicomponent intervention bundle across 16 hospitals in the province of British Columbia in Canada. We will use the Knowledge to Action cycle to guide implementation and the RE-AIM framework to guide evaluation of the intervention bundle. The primary outcome will be the number of routine laboratory tests ordered per patient-day in the intervention versus control periods. Secondary outcome measures will assess implementation fidelity, number of all common laboratory tests used, impact on healthcare costs, and safety outcomes. The study will include patients admitted to adult medical wards (internal medicine or family medicine) and healthcare providers working in these wards within the participating hospitals. After a baseline period of 24 weeks, we will conduct a 16-week pilot at one hospital site. A new cluster (containing approximately 2-3 hospitals) will receive the intervention every 12 weeks. We will evaluate the sustainability of implementation at 24 weeks post implementation of the final cluster. Using intention to treat, we will use generalized linear mixed models for analysis to evaluate the impact of the intervention on outcomes. DISCUSSION: The study builds upon a multicomponent intervention bundle that has previously demonstrated effectiveness. The elements of the intervention bundle are easily adaptable to other settings, facilitating future adoption in wider contexts. The study outputs are expected to have a positive impact as they will reduce usage of repetitive laboratory tests and provide empirically supported measures and tools for accomplishing this work. TRIAL REGISTRATION: This study was prospectively registered on April 8, 2024, via ClinicalTrials.gov Protocols Registration and Results System (NCT06359587). https://classic. CLINICALTRIALS: gov/ct2/show/NCT06359587?term=NCT06359587&recrs=ab&draw=2&rank=1.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,060
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,057
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,315

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0600,057
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,006
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,011

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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,662
Écart entre enseignants0,200 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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