Patient-Oriented Evidence that Matters (POEMs) Suggest Potential Clinical Topics for the Choosing Wisely Campaign
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We propose a method of identifying clinical topics for campaigns like Choosing Wisely. METHODS: In the context of an ongoing continuing medication education program, we analyzed ratings on every patient-oriented evidence that matters (POEM) synopsis delivered in 2012 and 2013. Given the objective of the Choosing Wisely campaign, we focused this analysis on 1 specific item in the validated questionnaire used by physicians to rate POEMs. This questionnaire item is about "avoiding an unnecessary diagnostic test or treatment." For each POEM, we calculated frequencies and proportions for this item, then we identified the 20 POEMs that were most commonly associated with this item in 2012 and 2013. Finally, we determined whether the clinical topic of each of these POEMs was mentioned in the Choosing Wisely master list. RESULTS: In 2012 and 2013 we received 506,809 completed questionnaires (or ratings) linked to 530 POEMs, for an average of 956 ratings per POEM. In 59% of these POEMs (n = 312), the most commonly expected type of health benefit was "avoiding an unnecessary diagnostic test or treatment." We then identified the top 20 POEMs most commonly associated with this item in each year by ranking all 312 POEMs from the top down. The clinical topic addressed by 29 of these 40 POEMs was not addressed in the Choosing Wisely master list. These topics fell into 3 categories: diagnostic tests, medical interventions, and surgical interventions. CONCLUSION: "Big data" can identify clinical topics relevant to campaigns such as Choosing Wisely. This process represents a new way to inform the expert panel approach.
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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 | 0,045 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».