Who's next? A new process for creating points systems for prioritising patients for elective health services
Notice bibliographique
Résumé
We describe a new process for creating points systems for prioritising patients for elective health services. Beginning in 2004, the authors were closely involved in a project to develop the process, initially for coronary artery bypass graft surgery and then successively for other elective services. The project was led by New Zealand's Ministry of Health in collaboration with the relevant clinical professional organisations. The objective was to overcome the limitations of earlier methodologies and to create points systems that are valid and reproducible and based on a consensus of clinical judgements. As the project progressed and the process was refined, other points systems were successively created (and clinically endorsed) for hip and knee replacements, varicose veins surgery, cataract surgery, gynaecology, plastic surgery, otorhinolaryngology, and heart valve surgery. Other points systems are planned for the future. Since 2008 the process has also been used in the public health systems of Canada's western provinces. The process is explained in a step-by-step manner so that others are able to follow it to create their own points systems if desired
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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 | 0,146 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,009 |
| Communication savante | 0,014 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
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 ».