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Enregistrement W2276227655 · doi:10.1542/peds.2015-0312

Evidence, Quality, and Waste: Solving the Value Equation in Neonatology

2016· review· en· W2276227655 sur OpenAlexaff
Dmitry Dukhovny, DeWayne M. Pursley, Haresh Kirpalani, Jeffrey H. Horbar, John A. F. Zupancic

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2016
Typereview
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealthcare Policy and Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNeonatologyHealth careQuality (philosophy)Quality managementIntensive careEvidence-based medicineIntensive care medicineOperations managementAlternative medicineEconomic growthPregnancyManagement system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising health care costs challenge governments, payers, and providers in delivering health care services. Tremendous pressures result to deliver better quality care while simultaneously reducing costs. This has led to a wholesale re-examination of current practice methods, including explicit consideration of efficiency and waste. Traditionally, reductions in the costs of care have been considered as independent, and sometimes even antithetical, to the practice of high-quality, intensive medicine. However, it is evident that provision of evidence-based, locally relevant care can result in improved outcomes, lower resource utilization, and opportunities to reallocate resources. This is particularly relevant to the practice of neonatology. In the United States, 12% of the annual birth cohort is affected by preterm birth, and 3% is affected by congenital anomalies. Both of these conditions are associated with costly health care during, and often long after, the NICU admission. We will discuss how 3 drivers of clinical practice in neonatal care (evidence-based medicine, evidence-based economics, and quality improvement) can together optimize clinical and fiscal outcomes.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,062 · 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 tête enseignante, 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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