<i>Sentinel Amenable Mortality</i>: A New Way to Assess the Quality of Healthcare by Examining Causes of Premature Death for Which Highly Efficacious Medical Interventions Are Available
Notice bibliographique
Résumé
Background. Amenable mortality, or premature deaths that could be prevented with medical care, is a proven indicator for assessing healthcare quality when adapted to a country or region’s specific healthcare context. This concept is currently used to evaluate the performance of national and international healthcare systems. However, the levels of efficacy and effectiveness determined using this indicator can vary greatly depending on the causes of death that are included. We introduce a new approach by identifying a subgroup of causes for which there are available treatments with a high level of efficacy. These causes should be considered sentinel events to help identify limitations in the effectiveness and quality of health provision.Methods. We conducted an extensive literature review using a list of amenable causes of death compiled by Spanish researchers. We complemented this approach by assessing the time trends of amenable mortality in two high-income countries that have a similar quality of healthcare but very different systems of provision, namely, Spain and the United States. This enabled us to identify different levels of efficacy of medical interventions (high, medium, and low). We consulted a group of medical experts and combined this information to help make the final classification ofsentinel amenable causes of death.Results.Sentinel amenable mortalityincludes causes such as surgical conditions, thyroid diseases, and asthma. The remaining amenable causes of death either have a higher complexity in terms of the disease or need more effective medical interventions or preventative measures to guarantee early detection and adherence to treatment. These included cardiovascular diseases, diabetes, hypertension, all amenable cancers, and some infectious diseases such as pneumonia, influenza, and tuberculosis.Conclusions.Sentinel amenable mortalitycould act as a good sentinel indicator to identify major deficiencies in healthcare quality and provision and detect inequalities across populations.
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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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,037 | 0,027 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».