Identifying existing Choosing Wisely recommendations of high relevance and importance to hematology
Notice bibliographique
Résumé
Choosing Wisely (CW) is a medical stewardship initiative led by the American Board of Internal Medicine Foundation in collaboration with professional medical societies in the United States. In an effort to learn from and leverage the work of others, the American Society of Hematology CW Task Force developed a method to identify and prioritize CW recommendations from other medical societies of high relevance and importance to patients with blood disorders and their physicians. All 380 CW recommendations were reviewed and assessed for relevance and importance. Relevance was assessed using the MORE(TM) relevance scale. Importance was assessed with regard to six guiding principles: harm avoidance, evidence, aggregate cost, relevance, frequency and impact. Harm avoidance was considered the most important principle. Ten highly relevant and important recommendations were identified from a variety of professional societies. Recommendations focused on decreasing unnecessary imaging, blood work, treatments and transfusions, as well as on increasing collaboration across disciplines and considering value when recommending treatments. Many CW recommendations have relevance beyond the society of origin. The methods developed by the ASH CW Task Force could be easily adapted by other Societies to identify additional CW recommendations of relevance and importance to their fields. Am. J. Hematol. 91:787-792, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».