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Enregistrement W1695845257 · doi:10.1111/j.1365-2753.2011.01689.x

Medical practice variations: what the literature tells us (or does not) about what are warranted and unwarranted variations

2011· review· en· W1695845257 sur OpenAlexaff
Amiram Gafni

Notice bibliographique

RevueJournal of Evaluation in Clinical Practice · 2011
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVariation (astronomy)OperationalizationContext (archaeology)PreferenceClinical PracticePsychologyMedicineEpistemologyFamily medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the sources of practice variations and definitions of unwarranted variation, as derived from the literature. The literature suggests variables/factors related to patient health needs, doctor 'practice style' and environmental constraints/opportunities as sources of practice variations. However, this list is likely to be incomplete because of significant unexplained variation in each study. Furthermore, it is unclear which factors are sources of unwarranted variation because the reviewed studies do not clearly discriminate between those variations that are unwarranted and those that are not. It is also unclear if context plays a role in determining if and when a factor is unwarranted. The literature contains few frameworks of what constitutes unwarranted variation. Among those offered, more information is needed regarding the scientific basis for including the selected factors, and how to operationalize the framework provided a particular one is chosen. A clear and consistent framework for unwarranted variation, and a clear indication how each component factor could be measured and integrated can help investigators determine which variables should be included in their studies, such that the sources of unwarranted variations may be identified. A better understanding of the role of patient preference as a potential source of practice variations is also required.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,224
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,944
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,224
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,014
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,260
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,243 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

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

En bref

Citations139
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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