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Enregistrement W2335745846 · doi:10.1097/01.cot.0000457369.96945.a3

Measuring Adherence to ASCO's ‘Choosing Wisely’ List

2014· article· en· W2335745846 sur OpenAlexaboutno aff
Lola Butcher

Notice bibliographique

RevueOncology Times · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFamily medicineIncentiveSession (web analytics)Medical educationBusinessAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

FigureBOSTON—The first session of the Quality Care Symposium, held here last month, was devoted to presentations on overtreatment in cancer care, and the main takeaway is that oncologists recognize overtreatment is rampant but they don't know what to do about it. Lisa Hicks, MD, from St. Michael's Hospital at the University of Ontario, listed several factors that promote overutilization, including a medical culture that says that more tests and treatments are better; defensive medicine; financial incentives to do more; the rapid change in science; a patient culture that every problem can be solved; and direct-to-consumer marketing. The idea behind the American Board of Internal Medicine Foundation's “Choosing Wisely” campaign is to give physicians and patients straightforward ideas about how to avoid inappropriate utilization. So are oncologists using the “Choosing Wisely” advice? Some are, some aren't, according to the results of a study showing that overall adherence to ASCO's initial Top 5 list, issued in 2012, of things that oncologists and their patients should question before proceeding, varied from 51 to 78 percent (Abstract 178). Karma Kreizenbeck, Project Director at Hutchinson Institute for Cancer Outcomes Research at Fred Hutchinson Cancer Research Center, presented the study, which used a database that linked the National Cancer Institute's Surveillance, Epidemiology, and End Results (SEER) records for about 24,000 cancer patients diagnosed in western Washington state between 2007 and 2013 with enrollment and claims data from Premera Blue Cross. The initial Top 5 items were as follows: No anticancer therapy for patients with advanced cancer and poor performance status; No PET, CT, and bone scans in early prostate cancer; No PET, CT, or radionuclide bone scans in early breast cancer; No biomarkers or advanced imaging following breast cancer treated for cure; and No colony-stimulating factors for chemotherapy with less than a 20 percent risk for febrile neutropenia. Kreizenbeck and her colleagues found: 59 percent adherence to the measure “no chemotherapy or radiation for solid tumors in the last two months of life” for patients with advanced disease; 79 percent adherence to the measure “no PET, CT, and bone scans within two months of early prostate cancer diagnosis”; 97 percent adherence to the measure “no PET, CT, and bone scans within two months of early breast cancer” for patients with tumors in situ; 57 percent adherence to the measure “no PET, CT, bone scans, and tumor markers between two and 14 months after curative therapy for early breast cancer” for patients with localized tumors; and 83 percent compliance to the measure “no colony-stimulating factors with 45 days of chemotherapy start for patients with breast, non-small-cell lung cancer and colorectal cancer who have less than a 20 percent risk for febrile neutropenia.”

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,425
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,018 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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