Economic evidence in decision-making process in laboratory medicine
Notice bibliographique
Résumé
Laboratory data play a pivotal role in the clinical decision-making process. Major transformations have occurred in laboratory medicine in recent decades. To face the economic pressures, hospital laboratories are forced to enhance efficiency. Decisions on policy and practice take place at many levels. However, decision-making often does not follow Evidence Based Laboratory Medicine principles. Also, the literature shows limited influence of economic evaluations on health care decisions and diagnostic processes. Several barriers to the use of economic evaluation in decision-making process have been identified, and guidelines tend to focus on issues of effectiveness and have not explicitly considered broader issues, particularly cost. As an example, we analyzed recommendations on the use of brain natriuretic peptide (BNP) or N-terminal fragment of the prohormone BNP (NT-proBNP) in patients with chronic heart failure. All guidelines recommend the use of BNP if available. Nevertheless, none included economic data explicitly, even if economic information exists in the literature. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) Working Group, propose using a balance sheet approach, one way of helping decision makers to explicitly consider resource use along with other outcomes when making recommendations. Key aspects of GRADE, such as the explicit presentation of information and the quality evaluation of the economic data can help overcome barriers in the use of economic evaluations in the decision-making in process. This approach can help to give health decision makers, clinical guideline panels and patients, a better appreciation of the overall health benefits, harms and costs of laboratory tests.
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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 | 0,343 | 0,667 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,012 |
| Communication savante | 0,020 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».