Quality improvement through public reporting: The surgeon scorecard – are we there yet?
Notice bibliographique
Résumé
As national healthcare reform continues to place greater emphasis on providing high value care, measures designed to track clinical performance remain relatively overlooked. To that extent, several organizations have attempted to create objective grading systems to evaluate orthopaedic surgeon quality and performance. While attempting to address these issues, ProPublica’s Surgeon Scorecard has provoked national debate among patient advocates and healthcare providers. The methodology behind the Scorecard was developed at the Harvard School of Public Health with an aim to provide a more robust means of comparing surgical performance and outcomes for patients and healthcare organizations. Currently, the Scorecard assesses eight elective surgical procedures, including total knee and hip arthroplasty, through the use of the Medicare Claims Dataset. The impact of the Scorecard on orthopaedic practice has yet to be established. In this discussion, we analyze the Scorecard from the perspective of various stakeholders to identify its benefits and shortcomings, as well as offer direction for further improvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,264 | 0,324 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,011 |
| Communication savante | 0,027 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».