Choosing Wisely: The American College of Rheumatology's Top 5 for Pediatric Rheumatology
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To create a pediatric rheumatology Top 5 list as part of the American Board of Internal Medicine Foundation's Choosing Wisely campaign. METHODS: Delphi surveys of a core group of representative pediatric rheumatology providers from across North America generated candidate Top 5 items. Items with high content agreement and perceived to be of prevalent use and of high impact were included in a survey of all American College of Rheumatology (ACR) members who identified themselves as providing care to pediatric patients. Items with the highest ratings were subjected to literature review and further evaluation. RESULTS: A total of 121 candidate items were proposed in the initial Delphi survey and were reduced to 28 items in subsequent surveys. These 28 items were sent to 1,198 rheumatology providers who care for pediatric patients, and 397 (33%) responded. Based upon survey data and literature review, the Top 5 items were identified. These items focused on testing for antinuclear antibodies, autoantibody panels, Lyme disease, methotrexate toxicity monitoring, and use of routine radiographs. CONCLUSION: The ACR pediatric rheumatology Top 5 is one of the first pediatric subspecialty-specific Choosing Wisely Top 5 lists and provides an opportunity for patients and providers to discuss appropriate use of health care in pediatric rheumatology.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».