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摘要
目標描述北愛爾蘭西部衛生和社會護理信托基金(WHSCT)全科醫生(gp)的實驗室檢測訂購模式，並探討與檢測請求相關的人口和社會經濟關係。
設計橫斷麵研究。
設置WHSCT，北愛爾蘭。
Particip螞蟻2011年4月1日至2016年3月31日期間，55家西sct初級保健醫療機構仍在營業。
結果確定WHSCT中八個常見的臨床生物化學試驗/試驗組的實驗室試驗排序行為的時間模式。分析全科醫生實驗室檢測要求的變化程度，並探討這些變化是否可由臨床結果或地理、人口和社會經濟特征解釋。
結果在連續5年的研究期間，調整後的測試請求率的中位數在尿白蛋白/肌酐比值方麵下降了45.7% (p<0.000001)，在脂質指標方麵下降了19.4% (p<0.000001)，而在HbA方麵觀察到增加了60.6%、36.6%和29.5%1 c(p<0.000001)、免疫球蛋白(p=0.000007)和前列腺特異性抗原(PSA) (p=0.0003)。免疫球蛋白組和HbA組的試驗訂購率在實踐間的差異分別增加了272% (p=0.008)和500%1 c(p = 0.0001)。訂購活動與人口統計學(年齡和性別)和社會經濟因素(剝奪)或質量和結果框架評分之間沒有觀察到顯著的統計學關係。我們發現，在脂質譜、甲狀腺譜、PSA和免疫球蛋白的訂購率的實踐變異性中，城鄉差異在bonferroni調整顯著性水平p<0.01具有統計學意義。
結論我們探索了在使用實驗室檢測的實踐間差異的潛在因素，發現請求活動的差異似乎與全科醫生執業的人口和社會經濟特征或臨床結果指標無關。
- 保健質量
- 病理
- 化學病理
- 初級護理
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統計數據來自Altmetric.com
本研究的優勢和局限性
該研究對實驗室檢測利用模式的時間變化進行了全麵分析，並確定了北愛爾蘭西部衛生和社會護理信托基金在全科實踐中要求檢測活動的變化程度。
檢測訂購的變化與實踐的人口統計學和社會經濟特征、實踐地點或臨床結果指標無關，可能反映了不適當的實驗室檢測利用，因此表明有可能對實驗室服務進行更有效的需求管理。
給定一個流域內的全科醫生隊列，我們的結果提供了在管理具有相似臨床症狀的患者時，全科醫生個體(GP)行為差異的證據。
未能收集全科醫生的特征數據和交叉表格，如全科醫生的年齡、經驗年限、醫療培訓等，是研究的一個限製，也是在評估醫生因素對檢查安排行為變化的影響方麵錯失的機會。
簡介
盡管實驗室檢測在疾病診斷和監測方麵發揮著重要作用，但令人關切的是，所要求的檢測數量越來越多，特別是各臨床小組在實驗室利用方麵存在巨大差異。1在英國，實驗室檢測訂單近年來以每年約5%的速度增長，不適當的檢測請求被認為是導致這一增長的重要原因。2 3盡管病理學支出隻占英國總衛生預算的5%-6%，但它們被視為一個潛在的節省來源，最有可能的原因是成本可以很容易地確定和衡量。4根據衛生部的說法，病理學服務的合理化，包括實驗室檢測的需求管理和消除不必要的請求，至少可以節省5億英鎊。5
不必要的檢測不僅浪費資源，還會直接影響患者，因為需要靜脈穿刺和隨訪可能引起患者焦慮的輕微(可能是不重要的)異常。另一方麵，不適當的下請求可能會因無法最佳地診斷或管理疾病而造成傷害。幾項研究表明，不必要和不適當地使用實驗室服務與測試請求的從業者之間的變化密切相關。6 - 8盡管臨床管理指南的可獲得性有所增加，促進了實驗室檢測的使用的統一，但全科醫生對檢測的使用情況仍然存在很大差異。7 9這些差異似乎與患者群體的人口統計學特征、全科醫生的社會經濟地位、疾病流行率或臨床結果指標無關。6 7 10 11即使其中一些變量已被證明對測試訂購模式有影響，但求求率的變化如此之大，隻能用個別從業人員對使用實驗室測試的態度不同來解釋。10因此，對臨床判斷的信心、臨床經驗、對臨床實踐指南的態度、缺乏有關正確使用檢測的知識和害怕訴訟等因素已被確定為臨床實踐變化的潛在來源。12 - 15
由於不合理的變異會導致次優臨床結果，16日17識別導致檢測請求差異的因素可以為優化實驗室服務的利用提供有用的信息。我們研究的目的是建立測試請求的可變性程度，並描述在北愛爾蘭(NI)西部衛生和社會關懷信托(WHSCT)彙水地區的一係列最常見的臨床生物化學測試/測試組的一般實踐中測試訂購模式的時間變化。此外，我們調查了與使用實驗室檢測的醫生間差異相關的潛在因素，包括地理、人口和社會經濟因素以及質量和結果框架(QOF)評分。
材料與方法
研究設計和數據來源
我們對2011年4月1日至2016年3月31日期間WHSCT一般慣例的實驗室檢測訂購活動進行了橫斷麵研究。我們調查了8個臨床生化試驗/試驗組的要求率，包括電解質概況、甲狀腺概況(FT4和TSH)、肝髒概況、脂質概況、尿白蛋白/肌酐比(ACR)、糖化血紅蛋白(HbA)1 c)、前列腺特異性抗原(PSA)和免疫球蛋白。圖譜檢測，即電解質、脂質、肝髒和甲狀腺圖譜包含若幹不同的相關分析物。不能分別請求配置文件測試的各個元素。其他測試，如HbA1 c，由單一分析物組成。每個全科診所要求的標準化化驗次數是由要求化驗的總數除以注冊病人的人數確定的，並表示為每1000名病人要求化驗的次數，但HbA除外1 c和ACR，訂購率表示為每名糖尿病患者的檢測次數和PSA率，每1000名男性患者計算。全科醫生名單規模數據(包括糖尿病患者人數)及患者人口統計數據均取自商業服務處家庭醫生服務資訊及注冊組係統。全科醫生診所的城鄉分布基於北愛爾蘭統計和研究局(NISRA)人口普查局的數據。18使用NISRA社區信息係統確定全科醫生的社會經濟特征。19個別做法的QOF分數提取自北愛爾蘭衛生部的網站。20.
參與者和設置
從阿特納格爾文地區醫院、蒂龍縣醫院和厄恩醫院(後來是西南急症醫院)臨床化學科的實驗室數據庫中收集了西sct內55個全科醫生要求的實驗室檢測數據。西太平洋婦女中心在整個尼尼省西部、德裏市和斯特拉巴納區議會、銅道海岸的利馬瓦迪區和格倫斯區議會以及弗馬納和奧馬區議會提供保健和社會護理服務。
入選標準
我們調查了在研究期間，即連續5年:2011年4月- 2012年3月，2012年4月- 2013年3月，2013年4月- 2014年3月，2014年4月- 2015年3月和2015年4月- 2016年3月，西sct流域內55個獨立的初級保健醫療機構的實驗室檢測請求。為確保數據的完整性和一致性，調查期間被關閉(兩家全科醫生診所)或被其他全科醫生診所接管(一家全科醫生診所)的WHSCT全科醫生診所的檢測訂單未被考慮在內。
變量和特征
我們的分析僅限於8個最常見的臨床生物化學測試/測試組，包括電解質譜、甲狀腺譜、肝髒譜、脂質譜、ACR、HbA1 cPSA和免疫球蛋白。所有被考慮的檢測/概況(免疫球蛋白和ACR除外)都列在紙質病理申請單上，並通過在檢測名稱旁邊的方框打勾進行排序;ACR和免疫球蛋白的申請是通過在一個開放的文本框中寫下測試名稱來進行的。
在實踐的地理和社會經濟特征、患者人口統計(年齡和性別)和臨床結果指標的背景下分析檢測請求率。請注意，我們無法獲得在個別全科醫生診所注冊的患者的性別和年齡的綜合數據(即按年齡分組和按性別細分的患者數量)。
實踐環境(農村vs城市地區)是根據環境、食品和農村事務部的城鄉分類來確定的21而定居點的規模則來自NISRA人口普查局。18如果一個全科醫生診所的實際地址位於1萬以下的居民點，則該診所被定義為農村。因此，我們將24種做法歸為農村，31種歸為城市。此外，根據NI多重剝奪度量(MDM)為單個超級輸出區域(soa)進行分類。19MDM包括七個組成措施的加權組合(收入剝奪;就業不足;健康剝奪和殘疾;教育、技能和培訓匱乏;接近服務;生活環境和犯罪與混亂)，範圍從1(最貧困的soa)到890(最貧困的soa)。健康剝奪和殘疾排名(MDM領域之一)19作為導致使用實驗室檢測的醫生間差異的潛在因素進行了單獨分析。
根據個人執業名單上患者年齡的詳細細分，我們研究了65歲以上患者的百分比與電解質、甲狀腺、肝髒和脂質情況的排序率之間的關係。此外，我們調查了性別和PSA請求活性(男性)和甲狀腺特征(女性)之間的聯係。
為了評估糖尿病的檢測要求模式對糖尿病的QOF臨床指標評分的影響，我們使用了臨床指標DM007下的總體QOF評分(“糖尿病患者中最後一個HbA1 c在過去的15個月為59 mmol/mol或更低”)，DM008(“糖尿病患者中最後一個HbA1 c在過去的15個月裏為64 mmol/mol或更低”)和DM009(“糖尿病患者中最後一個HbA1 c在前15個月為75 mmol/mol或更低)。具體地說，我們將這三個類別的分數結合起來，計算總體成就率，並調查其與HbA測試請求中從業者之間的可變性的關係1 c．
結果測量
我們感興趣的結果是確定初級保健實驗室檢查順序變化的存在和程度，並評估檢查請求的標準化數量和請求在實踐之間的變化的時間變化。此外，我們還研究了可能解釋這種變化的人口統計學、社會經濟、地理和臨床因素。
統計分析
通過計算方差(σ²)來評估測試請求的實踐間可變性。此外，我們計算了“變異指數”(Var我)定義為標準化測試請求率的上十分位數除以下十分位數。10Var我是一種無量綱的分散度量，允許我們比較單個測試的請求率的變化量，盡管它們在尺度上有差異。用夏皮羅-威爾克正態性檢驗來確定測試排序數據的分布是否偏離正態分布。22由於實驗室檢測請求率的分布存在非正態分布，因此采用非參數統計方法進行進一步分析。采用Mann Whitney U (MWU)檢驗比較城鄉全科醫生實驗室檢測率的分布情況。23采用Fligner-Killeen (FK)檢驗評估農村和城市全科醫生診所請求活動的方差同質性。24用Mann-Kendall (MK)檢驗檢驗請求測試率的中位數和變化的時間變化的顯著性。25檢驗調整後的請求率與(1)MDM之間的關係;(2)健康剝奪和殘疾剝奪等級;(3) 65歲以上患者比例;(4)患者性別分布和(5)QOF臨床指標得分，計算肯德爾秩相關係數(τ)與相應的p值。26Kendall係數(−1≤τ≤1)衡量兩個變量之間的相關強度，並評估變量排名的整體對應程度。26
由於檢驗統計數據用於同時評估不同病例場景(即隨時間的差異或臨床生物化學試驗/試驗組之間的差異)的觀察結果的顯著性，我們采用保守的方法通過應用Bonferroni校正來選擇顯著性水平α。23這種多重比較校正技術通過對每個單一試驗使用調整後的α來最小化獲得假陽性結果的風險。單閾值α的計算方法，使家族誤差概率pfwe(此處采用pfwe<0.05)維持在全球水平。23因此，單個檢驗的顯著性水平α近似為除以全局誤差概率pfwe由獨立測試的總數決定。23
患者和公眾的參與
患者或全科醫生均未參與確定研究問題或結果測量，也未參與本研究的設計或實施。這項研究得到了WHSCT的批準。用於研究目的的所有可識別信息都是匿名的，無法追蹤到個別患者或全科醫生。
結果
測試排序模式
我們分析了在西sct集水區內55個全科醫生的實驗室檢測請求率，其中共316 382(2011-2012)，316 688(2012-2013)，318 057(2013-2014)，319 383(2014-2015)和326 429(2015-2016)患者。圖1顯示了在連續5年的研究期間訂購的8個考慮臨床生物化學試驗/試驗組的總數。訂單檢測總數為523 111(2011-2012)、531 849(2012-2013)、531 583(2013-2014)、525 146(2014-2015)和542 118(2015-2016)，其中電解質檢測被發現是最頻繁訂購的檢測，約占每年所有請求的30%。
2011年4月1日至2016年3月31日期間55個全科醫生訂購的8個臨床生物化學試驗/試驗組的總數。ACR、白蛋白/肌酐比值;EP，電解質分布圖;PSA，前列腺特異性抗原。
在2011-2012年和2015-2016年期間，尿液ACR調整後檢測請求率的中位數下降了45.7% (p<0.000001)，脂質檢測請求率下降了19.4% (p<0.000001)。我們觀察到HbA的增長率分別為60.6%、36.6%和29.5%1 c(p<0.000001)、免疫球蛋白(p=0.000007)和PSA (p=0.0003)。bonferroni調整概率p<0.01用於檢驗統計顯著性(表1)．
實踐之間的變化在實驗室測試請求的數量顯示在表1．在考慮期間，Var我電解質圖譜(2.0-2.3)、肝髒圖譜(2.2-2.5)和HbA1 c(2.2-2.9)，免疫球蛋白最高(19.2-69.8)。離群全科醫生執業的數量，即實驗室檢測的離群排序率的執業，促成了整體的可變性(圖2)．要求對甲狀腺配置文件進行測試的數量，HbA1 c在離群的全科醫生診所，每名患者的免疫球蛋白水平高出三倍以上(表2)．然而，我們承認，在測試利用方麵的統計異常值並不一定是不適當的做法的例子。與2011-2012年相比，2015-2016年電解質、脂質、甲狀腺和肝髒的檢測利用差異分別降低了16.8%、15.3%、28.3%和23.5%。ACR，免疫球蛋白和HbA1 c，方差分別高出40%、272%和500%。
標準化實驗室檢測的時間變異性要求(A)電解質概況，(B)脂質概況，(C)前列腺特異性抗原(PSA)， (D)甲狀腺概況，(E)肝髒概況，(F) HbA1 c(G)尿白蛋白/肌酐比(ACR)和(H)免疫球蛋白(immune)為55例考慮的一般做法。每個數據點(點):一個單一的實踐。框內實心水平線:中位數。箱形圖的下部和上部“鉸鏈”:分別為第一和第三四分位數。須的上下限:非離群點(黑點)的區間邊界。數據外部間隔:異常值。
隨時間變化的測試請求的數量和變化趨勢
我們觀察到MK檢驗p值(圖3)．此外，考試要求率的年度變化沒有線性趨勢(圖3)．注意，為了控製多次比較中的錯誤發現率(8次實驗室檢測)，在檢驗統計學顯著性時使用bonferroni調整概率p<0.00625。
(A)電解質圖譜，(B)脂質圖譜，(C)前列腺特異性抗原(PSA)， (D)甲狀腺圖譜，(E)肝髒圖譜，(F) HbA圖譜標準化數量的中位數(藍色)和方差(紅色)趨勢線1 c(G)尿白蛋白/肌酐比值(ACR)和(H)免疫球蛋白(immune)。
測試一般實踐和解釋因素之間的排序變化
根據2015年4月1日至2016年3月31日期間獲得的關於訂購檢測數量、患者人口統計和質量和結果框架指標評分的信息，建立了檢測請求率和潛在解釋因素之間的關係。
患者人群的人口學特征
在每個全科醫生診所中，最高齡類別患者的比例(>75)構成一個相對較小的群體(平均值=6.1%，95% CI = 5.7%至6.5%)。因此，我們將65-74歲和> - 75歲年齡組結合起來，以創建一個更有意義的老年組。我們檢查了四項測試，預期老年患者比例的差異會反映在測試請求中，即電解質概況、肝髒概況、脂質概況和甲狀腺概況。由於我們無法獲得患者性別和年齡的綜合數據，我們沒有評估PSA要求率與65歲及以上男性類別之間的關係。我們發現，選定實驗室檢測的調整請求率與65歲以上患者的百分比分布之間沒有統計學上的顯著關係補充表S1)．
由於之前的研究報告顯示，女性的甲狀腺激素檢測率更高，27我們研究了在個人全科醫生診所就診的女性比例與甲狀腺資料求診率之間的關係強度。我們發現這兩個特征之間沒有統計學上的顯著關聯(τ=−0.19,p=0.05)(在線補充圖S1)．
此外，我們研究了性別分布對PSA檢測標準化數量的影響，男性比例較高的全科醫生的PSA訂購率預計會更高(在線)補充圖S2)．在這兩個變量之間沒有發現統計學上顯著的相關性(τ=0.15和p=0.1)。請注意，我們承認性別和年齡分布的聯合作用可能對PSA請求活性有更顯著的影響。然而，對這些數據的有限訪問限製了更深刻的分析的機會。
實踐背景
圖4顯示了農村和城市地區實驗室檢測請求標準化數量的時間中位數-方差關係。農村地區診所每年訂購的檢查次數中位數比PSA高約27%-37%，脂質高約14%-30%，甲狀腺高約14%-38%，肝髒高約8%-23%。對於ACR和免疫球蛋白，農村地區的請求率中位數分別低1%-27%和18%-57%。
(A)電解質譜(EP)， (B)脂質譜(LP)， (C)前列腺特異性抗原(PSA)， (D)甲狀腺譜(TP)， (E)肝髒譜(LFT)， (F) HbA的標準化實驗室檢測請求數的時間中位數方差關係1 c(G)尿白蛋白/肌酐比值(ACR)和(H)免疫球蛋白(immune)。圓形/三角形:農村/城市的一般做法。
在連續的5個時間段內，MWU檢驗顯示，在“農村”和“城市”的實驗室測試率分布之間存在顯著差異(pMWU2011-2012年為0.0004,2012-2013年為0.001,2013-2014年為0.0097)MWU2011-2012年=0.009)，PSA (pMWU2015-2016年=0.003)和免疫球蛋白(pMWU=0.0096(2015-2016年))，而在所有研究*檢驗中，未發現訂餐率在實踐之間的差異有統計學意義的城鄉差異(表3)．注意pMWU和p顆低於bonferroni校正顯著性截斷α<0.01(經過5個不同測量值的修正)被認為具有統計學意義。
社會經濟因素
我們觀察到MDM和測試請求活動(在線的)之間沒有顯著的統計關係補充表S2)．同樣，對於任何被考慮的測試(在線測試)，健康剝奪和殘疾等級與測試請求標準化數量之間的關係不顯著補充表S2)．注意，要調整多次比較，以家族的同時錯誤率為pfwe<0.05時，bonferroni調整α <0.003125(經16個不同比較校正)用於檢驗統計學意義。
質量和成果框架指標
為了評估標準化實驗室檢測數量和QOF指標得分之間的關係，我們研究了糖尿病的管理。這主要有兩個原因。首先，糖尿病管理指南廣泛提供給從業者，以提高臨床實踐和糖尿病患者的護理。第二,HbA1 c是糖尿病護理中的一種特殊檢測方法，在監測或診斷任何其他疾病中不起重要作用。
所有的實踐都達到了QOF臨床指標DM007下的最高17分。除9個練習外，所有練習都達到了DM008下的最高8分(範圍:4.1-8.0)，31個練習達到了DM009下的最高10分(範圍:6.36-10.0)。HbA卡數量之間的關係1 c所執行的測試和全科醫生執業的有效性(用QOF總體成就率(結合DM007、DM008和DM009)來衡量)被發現在統計學上不顯著(τ=0.12, p=0.2)。
討論
我們評估了WHSCT中個體全科醫生排序的可變性和實驗室檢測數量的時間變化。我們還調查了一係列關鍵的人口統計學、社會經濟、地理和臨床因素，以評估這些因素是否有可能解釋所觀察到的請求活動的部分變化。
通過可變性指數表示的測試請求的實踐間可變性在概要測試中最低，而在HbA測試中最高1 c和免疫球蛋白。這一觀察結果與之前的研究一致。10 28 29此外，我們觀察到在2011-2012年和2015-2016年之間，輪廓測試(電解質、血脂、肝髒和甲狀腺輪廓結合)減少了23.3% (p=0.009，使用bonferroni調整α <0.01)。這可能與WHSCT在2012年4月至2015年3月期間實施的需求優化幹預措施有關。該幹預措施的製定是為了支持在世界衛生標準實驗室中適當使用實驗室檢測，包括關於最佳利用檢測的好處的教育材料、關於最低複檢間隔時間的信息、審查要求檢測的程序和財政獎勵。教育材料涵蓋了一係列最常要求的檢查(包括體格檢查)的主要臨床適應症，並以電子方式分發給所有全科醫生。教育材料的補充是與初級保健小組進行麵對麵的教育會議，並展示了顯示當地要求測試率的差異的數據。此外，所有初級保健團隊都被要求參與審查其實踐中要求檢測的程序(即，哪些員工被允許要求檢測以及要求檢測的程序是什麼)，並反思所提供的關於其實踐檢測請求率和與其他實踐相比的排名的信息。全科醫生參與審查其申請程序和活動的動機也非常小。HbA的方差增加了500%1 c另一方麵，訂購率(bonferroni調整α <0.01有統計學意義)可能是由於在采用HbA的實踐之間的差異造成的1 c作為診斷測試(從2012年開始)和不一致的新指南的糖尿病監測適當率。這可能表明推薦的指南並沒有使全科醫生傾向於改變他們對HbA的價值和作用的看法1 c在病人評估中的測試。
醫生之間在檢查順序上的差異被發現與人口和社會經濟因素無關。我們發現，患者年齡和性別的分布對預先確定的一組病理檢查的定購率幾乎沒有影響。全科醫生的社會經濟地位似乎也沒有識別出對實驗室檢測的要求低或高。其他研究報告顯示，檢查順序與年齡、性別或剝奪措施之間沒有顯著關係。6 30 -
實踐地點被發現是一個與使用脂質譜、甲狀腺譜、PSA和免疫球蛋白變異性相關的顯著因素。這可能反映了臨床實踐中與農村和城市實踐的實踐組織和工作流程的具體方麵有關的差異，以及全科醫生的個人特征。執業地點先前與執業之間的處方差異有關。到三十五需要進一步的研究來更詳細地探討測試利用中城鄉差異的潛在原因，特別是這些差異似乎隻在一些臨床生物化學測試/測試組中顯著。
最後，我們沒有發現檢測請求率和臨床結果之間存在顯著相關性的證據。這一觀察結果與其他研究結果一致。10事實是，大多數實踐達到了HbA的三個目標級別的最大值1 c(59、64和75 mmol/mol)表明血糖控製總體良好，不能解釋HbA的可變性1 c測試。
注意，當我們通過應用Bonferroni校正來評估多個比較的觀察結果的顯著性(例如，隨著時間的推移實驗室測試請求的差異或考慮的臨床生物化學測試/試驗組之間的請求率的差異)時，我們采用了保守的方法來確定顯著性截斷α。我們意識到，雖然Bonferroni調整降低了第一類錯誤的風險，即出現虛假顯著性結果的概率，但這是以誇大第二類錯誤為代價的，即當備選項為真時接受零假設的概率。然而，通過應用這種修正技術，我們相信我們增強了對我們結果重要性的信心。
對實踐和研究的啟示
我們的研究結果表明，通過最小化測試利用的實踐之間的可變性，可能有相當大的潛力來合理化測試排序。然而，重要的是要確定觀察到的變化是否以及在何種程度上與預約率高的全科醫生的過度要求(不必要的重複要求檢查)有關，或者相反，它反映了全科醫生未能開出臨床指示性檢查，其特點是檢查使用率低。進一步分析和發現初級保健中實驗室資源使用不當的程度，有助於提高患者診斷、監測和治療的一致性、效率和成本效益，從而減少患者護理的不必要成本。
在本研究未考慮的因素(如從業者特有的特征)的背景下，進一步探索要求活動的變化可能有助於確定和實施適當的優化策略，以管理實驗室檢測的需求。以前的研究報告了在培養最佳實踐和減少檢測利用變化方麵的成功方法的數量，包括實施當地同意的臨床指南、更改檢測訂單表格、將嵌入複檢間隔規則的臨床決策支持工具納入其中、對普通科醫生的請求率進行審計和提供財政激勵。36-42事實上，幾項研究表明，多方麵的幹預措施在優化實驗室需求方麵是最成功的。43 44
最後，必須更好地理解實驗室檢測要求的可變性對護理成本和質量的影響。特別是，一個需要回答的重要問題是，與實驗室服務使用增加相關的成本的增長是否給患者帶來了相應的好處。
優勢與局限
因此，我們的分析是基於2011年4月1日至2016年3月31日期間北愛爾蘭WHSCT請求活動的所有可用數據，因此，不受選擇偏差的影響。此外，我們的研究首次提供了對實驗室測試的使用和影響WHSCT初級保健係統中實踐測試使用差異的因素的全麵洞察。
由於數據不可用，我們無法調查實驗室使用模式和執業人員特定特征(包括全科醫生的年齡、教育和醫療培訓)之間的關係。這樣的分析可以幫助識別臨床實踐中變化背後的潛在原因。除了缺乏從業人員的信息外，目前的研究還受到這一領域研究證據不足的限製。我們也無法檢索合並數據無論男女因此，評估性別和年齡分布對檢查請求活動的綜合影響。此外，盡管我們試圖通過分析在整個研究期間仍然開放的初級保健醫療機構的實驗室檢測請求來保持一致性，但我們承認，這些診所的一些全科醫生可能在調查期間被更換、搬到其他地點或退出直接治療患者。這可能對與中心有關的實驗室測試請求率產生影響。最後，盡管研究的基本原理、研究目標、變量、納入標準、結果測量和我們研究中使用的統計方法已經提前確定，以指導在WHSCT中對實驗室檢測的初級保健使用的分析，但先驗定義的分析計劃並未公布。我們承認這可能被認為是我們研究的一個潛在局限性。
結論
本研究調查了一係列頻繁訂購的實驗室測試的請求率的模式和時間變化。此外，研究還探討了在使用實驗室檢測時，造成診所間差異的潛在因素，並發現請求活動的差異似乎與全科醫生診所的人口和社會經濟特征或臨床結果指標無關。我們的研究結果強調，需要進一步調查，以確定其他可能導致從業者之間在測試利用方麵差異的潛在因素。
參考文獻
腳注
貢獻者MB和MO對這項研究有最初的想法。SA負責數據收集。MB設計了方法論，進行了分析並起草了手稿。MO, CM和LM對手稿的起草和關鍵修改做出了貢獻。
資金該項目得到了歐盟的INTERREG VA項目的支持，該項目由歐盟特別項目機構(SEUPB)管理。本文所表達的觀點和意見不一定代表歐盟委員會或歐盟特別方案機構(SEUPB)的觀點和意見。
相互競爭的利益沒有宣布。
來源和同行評審不是委托;外部同行評審。
數據共享聲明沒有其他數據可用。
病人同意發表不是必需的。
請求的權限
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