The real cost of care: focus on value for money, rather than price-tags
Notice bibliographique
Résumé
The likely basis of our natural aversion to cost-saving initiatives stems from fears that costs will override considerations for effectiveness and that costs are an unfair, biased, and distasteful frame of reference for guiding clinical decisions where life and limb are at stake. Yet, blanket prohibition of cost considerations in clinical decision-making is a ticket to disaster and is based on naive assumptions that healthcare resources are unlimited. In fact, ignoring costs will result in more loss of life and limb than a reasoned approach to considering value for dollar, since a “free-for-all” approach to decision-making results in less value extracted from our given resources. Resources in healthcare are limited, and as a result, choices must be made about what to use and what to forgo in providing medical services. Even if we could eliminate all wasteful practices and limit ourselves only to the interventions in healthcare that “work”, we would still face the quandary that resources are insufficient to meet all needs. Again, this requires making choices about what to include and what to leave out. Ideally, these decisions will be made based on the best available scientific data about what “works” (i.e., evidence-based medicine) and what range of options will offer the most value for patients from within our set of available resources.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,011 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,019 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,047 | 0,070 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».