Measuring the frequency and variation of unnecessary care across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Through the Choosing Wisely Canada (CWC) campaign, national medical specialty societies have released hundreds of recommendations against health care services that are unnecessary, i.e. present little to no benefit or cause avoidable harm. Despite growing interest in unnecessary care both within Canada and internationally, prior research has typically avoided taking a national or even multi-jurisdictional approach in measuring the extent of the issue. This study estimates use of three unnecessary services identified by CWC recommendations across multiple Canadian jurisdictions. Methods Two retrospective cohort studies were conducted using administrative health care data collected between fiscal years 2011/12 and 2012/13 to respectively quantify use of 1) diagnostic imaging (spinal X-ray, CT or MRI) among Albertan patients following a visit for lower back pain and 2) cardiac tests (electrocardiogram, chest X-ray, stress test, or transthoracic echocardiogram) prior to low-risk surgical procedures in Alberta, Saskatchewan, and Ontario. A cross-sectional study of the 2012 Canadian Community Health Survey was also conducted to estimate 3) the proportion of females aged 40–49 that reported having a routine mammogram in the past two years. Results Use of unnecessary care was relatively frequent across all three services and jurisdiction measured: 30.7% of Albertan patients had diagnostic imaging within six months of their initial visit for lower back pain; a cardiac test preceded 17.9 to 35.5% of low-risk surgical procedures across Alberta, Saskatchewan, and Ontario; and 22.2% of Canadian women aged 40–49 at average-risk for breast cancer reported having a routine screening mammogram in the past two years. Conclusions The use of potentially unnecessary care appears to be common in Canada. This investigation provides methodology to facilitate future measurement efforts that may incorporate additional jurisdictions and/or unnecessary services.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».