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Enregistrement W1135285373 · doi:10.1007/s12630-015-0444-6

The real cost of care: focus on value for money, rather than price-tags

2015· letter· en· W1135285373 sur OpenAlexaff
Janet Martin, Davy Cheng

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Anesthesia/Journal canadien d anesthésie · 2015
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensImpactWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)Focus (optics)Value for moneyEconomicsTime value of moneyMonetary economicsComputer scienceFinancePublic economicsPhysicsMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,481
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0020,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,192
Tête enseignante GPT0,401
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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