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Enregistrement W2530323043 · doi:10.1111/imj.13212

Evolve osteoporosis and other guidelines avoiding cognitive bias

2016· editorial· en· W2530323043 sur OpenAlexaboutno aff
J O'donnell

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2016
Typeeditorial
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRoyal Australasian College of Physicians
Mots-clésMedicineGross domestic productPer capitaLiberian dollarHealth careSpecialtyFamily medicineEconomic growthFinanceEnvironmental healthEconomicsPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Evolve osteoporosis and other guidelines avoiding cognitive biasEvolve, the Royal Australasian College of Physicians' (RACP) equivalent of the American Board of Internal Medicine (ABIM) Foundation's Choosing Wisely campaign, was launched in 2015.The aim of these campaigns is to demonstrate to the community the profession's tangible commitment to its social justice principles, 1 which include effecting responsible stewardship of entrusted resources.Unfortunately, early indications are that the RACP programme is taking the same pathway to failure as the initial phases of the ABIM campaign suggesting the need for a reset.As a percentage of gross domestic product (GDP), inflation-adjusted expenditure for health care in Australia, New Zealand and the United Kingdom has continuously increased for 20 years. 2 In real terms, for the period 2009-2014, the average annual growth in per capita health spending in Australia was 2.0% (down from 2.9% in the preceding 5-year period) while in New Zealand, it was 0.6% (down from 4.1%).As a percentage of GDP, in 2014, Australia, New Zealand and the United Kingdom spent 9.4, 11.0 and 9.1% of their respective GDP on healthcare compared to 20 years earlier when each spent circa 7%.In New Zealand, there was a sharp rise from 8.4% in 2007 to 10.7% in 2008.The ABIM Foundation launched the Choosing Wisely campaign in 2012 3 encouraging specialty groups to adopt the 'Top Five' list approach.This approach encouraged the identification of five diagnostic tests or treatments that are amongst the most expensive and commonly ordered by members of a specific specialty but which have been shown by currently available evidence to provide no meaningful benefit to significant categories of patients.4 Over 12 OECD countries have adopted similar programmes.The primary goal is to reduce waste in the healthcare system and avoid risks associated with unnecessary treatment.At the second RACP sponsored Evolve meeting in Sydney on 7 April 2016, several medical specialty societies adopted the choosing wisely approach and presented their lists of low-value tests or procedures.Several items were duplications of ABIM counterparts.1.The statements are outward looking.2. The statements are educational with no significant measurable impact.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,214
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,977
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,214
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,660
Tête enseignante GPT0,614
Écart entre enseignants0,046 · 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'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreÉditorial

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

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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