Reducing Unnecessary X-Rays for Nasal Fractures: A Quality Improvement Project
Notice bibliographique
Résumé
Background Choosing Wisely Canada recommends against the use of nasal bone X-rays for the evaluation of nasal fractures. The goal of this quality improvement project was to reduce the number of nasal bone X-rays ordered at our institution by 50% by 1 year. Methods The Institute for Healthcare Improvement Model for Improvement was used, and a pre- and post-intervention study was conducted. Change ideas included the following: a clinical decision support tool, provider surveys, and education. The number of X-rays ordered monthly was monitored. Financial cost (labor, materials, and overhead) was assessed. Environmental impact was extrapolated based on carbon dioxide equivalent emissions (CO 2 e). Balancing measures included the use of computed tomography (CT) scans. Analysis included summary statistics, statistical process control charting, and unpaired t-tests. Results There was a 73% reduction in total X-rays ordered from 197 pre-intervention (September 2021-November 2022) to 58 post-intervention (December 2022-February 2024). There was a statistically-significant decrease in difference of means of 2.6 X-rays/month (4.9 vs 2.3, pre vs post; P < .001), an average monthly reduction of 53%. There was special cause variation after implementation. Cost savings was $5534.98, and environmental footprint reduction was 111.2 kg of CO 2 e. There was no compensatory increase in the number of CT scans ordered. Conclusion Implementation of a clinical decision support tool and education resulted in a significant reduction in the number of nasal bone X-rays ordered for the evaluation of nasal fractures. This Choosing Wisely Canada project ultimately reduces unnecessary investigations for patients, saves health care costs, and reduces environmental impact.
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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 | 0,023 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».