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Enregistrement W2097388531 · doi:10.12927/hcpap..17456

Cutting Healthcare Costs without Rationing at the Bedside: Preserving the Doctor-Patient Fiduciary Relationship

2001· letter· en· W2097388531 sur OpenAlexvenueno aff
Saul J. Weiner, Charles Rice

Notice bibliographique

RevueA Nudge Too Far? A Nudge at All? On Paying People to Be Healthy · 2001
Typeletter
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHealth careEquity (law)Population healthPublic healthRationingHealth economicsHealth policyPublic policyMedicineManagementPolitical sciencePublic relationsNursingEconomicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In his essay on bedside rationing, Peter Ubel argues that in an era of rising healthcare costs, it is time to relax the patient-centered ethic of physicians as unconditional patient advocates so they can individualize rationing decisions. This paper raises several concerns with the arguments and the examples he provides to make his case. First, he overlooks cost-effectiveness when making medical spending decisions. Second, his examples of wasteful, unproven and potentially harmful interventions call for physician education, not rationing, as he suggests. Third, informed patients can play a role in lowering costs through shared decision making. Fourth, individualized rationing decisions will worsen already pervasive disparities in medical care. The paper envisions the ideal cost-conscious physician as one who is knowledgeable about cost-effective practices, avoids unproven interventions whenever possible, and facilitates shared decision making through patient education. Such an individual would not, however, withhold interventions of proven benefit except when accommodating a patient's preferences for a particular therapy. The doctor and patient can only work together within the constraints of system-wide rationing if the fiduciary relationship is never violated.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0810,050
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,199 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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