Zeitschrift für Schilddrüsenerkrankungen und -therapie

Zeitschrift für Schilddrüsenerkrankungen und -therapie
Offener Zugang

ISSN: 2167-7948

Abstrakt

Auswirkungen der Berichtsempfehlung auf Folge-Ultraschalluntersuchungen bei der Abklärung zufälliger Schilddrüsenknoten

Dennis Wulfeck*, Jay Bronner, Thomas Jay Crawford, Madison Kocher, Kit Simpson

Die Untersuchung zufällig entdeckter Schilddrüsenknoten (ITN) ist sowohl für den Patienten als auch für das zugehörige Gesundheitssystem kostspielig und es gibt bisher keine Studien, die den Wert der Entwicklung eines Best-Practice-Modells für die Beurteilung von ITN belegen. Ziel der Studie ist es, die Auswirkungen des Hinzufügens des folgenden Hinweises zu einem Computertomographie-Bericht (CT) bei Entdeckung eines ITN zu beurteilen: „Für den ITN ist keine weitere Folgeuntersuchung angezeigt“. Es wurde eine tertiäre multizentrische klinische Entscheidungsanalysestudie durchgeführt, bei der als primäres Ergebnis die Einhaltung der Best Practice der Aufnahme des Hinweises bei Indikation gemessen wurde. Die Daten wurden in acht Radiologiepraxen im sechsmonatigen Zeitraum vor der Intervention von Februar bis Juli 2015, der 1936 CT-Scans umfasste, und im Zeitraum nach der Intervention von Juli bis Dezember 2015, der 2121 CT-Scans umfasste, erhoben. Im Zeitraum vor der Intervention wurden in 30,81 % und im Zeitraum nach der Intervention in 84,35 % der Fälle Knoten gemäß der Best Practice gemeldet. Mithilfe eines klinischen Entscheidungsanalysebaums und früherer Medicare-Daten wurden Kosteneinsparungen von etwa 23.057.208 US-Dollar prognostiziert. Gleichzeitig konnten schätzungsweise 7.592 negative Feinnadelaspirationen vermieden und schätzungsweise 750 zusätzliche Schilddrüsenkrebserkrankungen entdeckt werden. Eine erhebliche Kostenkontrolle und ein allgemeiner Gesundheitsnutzen können erreicht werden, wenn überweisende Ärzte die bewährte Vorgehensweise befolgen und ITNs, die die Kriterien erfüllen, nicht weiterverfolgen.

Haftungsausschluss: Diese Zusammenfassung wurde mithilfe von Tools der künstlichen Intelligenz übersetzt und wurde noch nicht überprüft oder verifiziert.
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