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Enregistrement W2608374629 · doi:10.1097/acm.0000000000001644

Considering Cocreation for the Choosing Wisely List

2017· letter· en· W2608374629 sur OpenAlexaboutno aff
Irene Timothy Lee, John Di Capua, Hyung J. Cho

Notice bibliographique

RevueAcademic Medicine · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipBrainstormingMedicineHealth careMedical educationService (business)ExpansiveNursingBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To the Editor: In their August 2016 article, Lakhani et al1 created an innovative Choosing Wisely list to improve awareness and empowerment among medical students in reducing overuse. This project was expansive and engaged students from all 17 medical schools across Canada. As broad and inclusive as this undertaking was, the list was developed without input from the primary end user—the patient. The American Board of Internal Medicine (ABIM) Foundation intended Choosing Wisely to promote conversations between clinicians and patients about unnecessary care. These lists were developed by clinician societies with messaging to patients facilitated by media outlets and Consumer Reports. These were successful in spreading the message, but the architects of Choosing Wisely have recently shifted focus from awareness to implementation, understanding that systems change, and not knowledge alone, is needed to improve outcomes. Health care is a service that is cocreated between providers and patients.2 Far from a product developed from a manufacturer for a consumer, health care service is a complex system with great potential for patients to improve value at every stage, including design, production, delivery, and evaluation. Instead of involving patients after the Choosing Wisely list is finalized, we propose involving patients from its inception. Two significant drivers of overuse perceived by clinicians include fear of litigation and patient demand.3 These barriers could be lowered if health care standards were developed in partnership with patients. Imagine a process in which brainstorming recommendations for the Choosing Wisely list included what matters most to patients, as told by the patients. Perhaps what matters to patients in reducing unnecessary care is discussion about cost, or potential harms of testing and treatment. A Delphi process could facilitate equal say among clinicians and patients in this collaborative process. Cocreation could revitalize Choosing Wisely list development and improve implementation in the years to come. Irene Timothy LeeMedical student, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York; [email protected] John Di Capua, MHSMedical student, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York. Hyung J. Cho, MDDirector of quality and patient safety and assistant professor of medicine, Icahn School of Medicine at Mount Sinai, New York, New York.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0040,001
Intégrité de la recherche0,0180,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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 Opus0,817
Tête enseignante GPT0,625
Écart entre enseignants0,192 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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