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Enregistrement W2136586813 · doi:10.1136/bmjqs-2014-003605

Low value cardiac testing and Choosing Wisely

2014· letter· en· W2136586813 sur OpenAlexafffundabout
R. Sacha Bhatia, Wendy Levinson, Douglas S. Lee

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2014
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineValue (mathematics)Computer scienceMachine learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Just a few years prior to the famous Institute of Medicine (IOM) reports on safety and quality, an earlier IOM report classified all quality problems in healthcare as falling into three broad categories: underuse, overuse and misuse.1 Until recently, however, the focus on quality has been almost exclusively on the underuse and misuse, and overuse has received much less attention.2 This focus is particularly surprising, as much of the early work in healthcare quality focused on overuse. In particular, early research done on the geographical variation of healthcare service delivery implied that a significant proportion of healthcare services, such as surgical procedures, were not necessary.3 ,4 Despite this early research, the majority of quality improvement efforts over the past decade were directed towards improving patient safety and addressing care gaps related to the underuse of health services. More recently, with healthcare systems worldwide struggling to contain rising costs, overuse of healthcare services is beginning to receive more attention. In an effort at bringing attention to the generally accepted notion that excessive use of low-value care is a contributor to those costs, and that overuse of tests and treatments may lead to potential patient harm, the American Board of Internal Medicine Foundation launched the Choosing Wisely campaign in 2012. This physician-designed and led campaign focuses on developing ‘top 5 lists’ of tests, treatments and procedures in various specialties that were deemed to be unnecessary and potentially harmful.5 This campaign now has 60 US specialty societies, but participation is growing internationally, including Canada, the Netherlands, Italy, Japan and others. A major question asked by clinicians, health policy experts and payers (either government or health insurers) is: what is the prevalence of low-value care in clinical practice? Colla and colleagues have examined the question in this study. The …

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,040
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMétarecherche, Intégrité de la recherche
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,040
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,666
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,090 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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