Evaluation of a Choosing Wisely Canada Initiative to Reduce Unnecessary Testing in the Emergency Department
Notice bibliographique
Résumé
Up to 30% of healthcare services in Canada are unnecessary and finding ways to reduce such care is critical for upholding quality of care and patient safety. This research consists of three overlapping studies investigating ways to reduce unnecessary care and the impacts of those interventions. Specifically, this research begins with a literature search to determine what is already known about interventions to reduce unnecessary care, using the example of pediatric imaging in the emergency department (ED). Building on these learnings, we evaluated the emergency department of hospital that was an early adopter of Choosing Wisely Canada (CWC)—a campaign to reduce unnecessary tests, treatments, and procedures. Specifically, the ED made changes and mandated adherence to medical directives. After analyzing their laboratory data using an interrupted time series analysis, we found significant reductions across most of the observed tests. We followed this quantitative study with semi-structured interviews from hospital leadership and ED clinicians to identify what was particularly impactful about the CWC intervention. We conclude by discussing what other healthcare organizations can learn from our research and how they can adapt our findings to suit their needs. We also discuss the challenges and benefits to using real hospital data extracted from the electronic medical record. Overall, reducing unnecessary care has become a priority for many healthcare organizations and our learnings could support these institutions in their endeavors to combat such services.
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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 | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».