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Enregistrement W4403071801 · doi:10.1093/clinchem/hvae106.182

A-184 Evidence-based Test Utilization: Test Ordering Patterns in Functional Medicine and Community Clinics, and Implications for Laboratory Stewardship

2024· article· en· W4403071801 sur OpenAlexaffabout
S. Ezra, C W Lewis, S.M. Hossein Sadrzadeh

Notice bibliographique

RevueClinical Chemistry · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueComplementary and Alternative Medicine Studies
Établissements canadiensCalgary Laboratory ServicesUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStewardship (theology)Test (biology)MedicineFamily medicineIntensive care medicineMedical physicsPolitical scienceBiologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Functional Medicine Physicians (FMPs) use a holistic approach to identify and address “the root cause of a disease”. These physicians routinely order laboratory tests that are not supported by clinical suspicion and practice guidelines (i.e., Centers for Disease Control and Prevention Laboratory Medicine Best Practices, and local diagnostic algorithms) and are unnecessarily duplicative, with inappropriate testing patterns. Ordering unnecessary tests does not improve diagnosis; indeed, 5% of disease-free patients falsely test positive for a given diagnostic test. Test overutilization increases the rate of false positives, leading to unnecessary medical follow-ups, compromised patient care, and financial constraints on the healthcare system. The objective of this study is to: 1) Compare test ordering patterns between FMPs and General Practitioners (GPs) to identify disparities and opportunities for laboratory stewardship improvements. 2) Analyze the potential factors impacting test utilization in areas served by FMPs, 3) investigate the proper approach to improve test utilization. Methods Using our laboratory’s information system, we conducted a retrospective study spanning from January 2022 to December 2022 to assess testing patterns by 15 FMPs in Southern Alberta, comparing them to those of randomly selected community GPs within the same geographical region. A query was executed to retrieve data on the top 50 chemistry tests ordered by functional medicine clinics and community clinics. These tests were further categorized into six groups: general chemistry, endocrinology, immunology, trace elements, toxic metals, and vitamins. Data analysis included determining the geographical locations of functional medicine clinics and assessing the socioeconomic status of their patient populations. Additionally, the percentage of abnormal test results were calculated for both functional medicine clinic and community clinics. Furthermore, the average cost of tests per patient, per physician, and per clinic was computed to evaluate the financial implications of testing practices. Results Our preliminary results showed significant variability in test ordering practices among FMPs, with potential implications for patient care and healthcare costs. Most tests ordered by FMPs were normal (94%), suggesting a need for further scrutiny regarding the necessity and appropriateness of these tests. A notable trend observed was the disproportionate preference of FMPs for expensive tests, including hormones, vitamins, and toxic metals. Our analysis reveals that the cost per reportable test from FMPs was four times higher compared to the tests ordered by GPs. Furthermore, on average, functional medicine clinics in urban areas ordered around 60% more tests annually compared to their rural counterparts. Conclusions Our preliminary findings clearly show a need to monitor the testing behavior more carefully by the functional medicine clinics. The data from this study will be shared with the physicians practicing functional medicine in Alberta. Strategies to improve the test utilization and patient care include educating the functional medicine doctors and provincial healthcare authorities about the appropriate test utilization and the impact of inappropriate use of lab on patient care. In addition, using algorithms for test ordering will be used if the pattern of inappropriate testing continues.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,405
Tête enseignante GPT0,487
Écart entre enseignants0,082 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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