Moving low value care lists into action: prioritizing candidate health technologies for reassessment using administrative data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Active management of existing health technologies (e.g., devices, diagnostic, and/or medical procedures) to ensure the delivery of high value care is increasingly recognized around the world. A number of initiatives have raised awareness of technologies that may be overused, mis-used, or potentially harmful by compiling them into lists of low value care. However, despite the growing number of lists, changes to local healthcare practices remain challenging for many systems. The objective of this study was to develop and implement a process, leveraging existing initiatives and data assets, to produce a list of prioritized low value technologies for health technology reassessment (HTR). METHODS: An expert advisory committee comprised of clinical experts and health system decision-makers was convened to determine key process requirements. Once developed, the process was piloted to assess feasibility in the Canadian province of British Columbia (BC). RESULTS: The expert advisory committee identified five required attributes for the process: data-driven, routine and replicable, actionable, stakeholder collaboration, and high return on investment. Guided by these attributes, a 5-step process was developed. First, over 1300 published low value technologies (i.e., from the National Institute for Health and Care Excellence [NICE] "do not do" recommendations, low value technologies in the Australian Medical Benefits Schedule, and Choosing Wisely "Top 5" lists) were identified. Using appropriate coding systems for BC's administrative health data (e.g., International Classification of Diseases [ICD]), the low value technologies were queried to examine frequencies and costs of technology use. This information was used to rank potential candidates for reassessment based on high annual budgetary impact. Lastly, clinical experts reviewed the ranked technologies prior to broad dissemination and stakeholder action. Pilot testing of the process in BC resulted in the prioritization of 9 initial candidate technologies for reassessment. CONCLUSIONS: This is the first account of a systematic approach to move a collective body of low value technology recommendations into action in a healthcare setting. This work demonstrates the feasibility and strength of using administrative data to identify and prioritize low value technologies for HTR at a population-level.
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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 | 0,270 | 0,265 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,003 |
| Communication savante | 0,015 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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 ».