Benefits and risks of standardization, harmonization and conformity to opinion in clinical laboratories
Notice bibliographique
Résumé
Large laboratory systems that include facilities with a range of capabilities and capacity are being created within consolidated healthcare systems. This paradigm shift is being driven by administrators and payers seeking to achieve resource efficiencies and to conform practice to the requirements of computerization as well as the adoption of electronic medical records. Although standardization and harmonization of practice improves patient care outcomes and operational efficiencies, administratively driven practice conformity (conformity to opinion) also has serious drawbacks and may lead to significant system failure. Juxtaposition of the distinct philosophical approaches of physicians and scientists (i.e. "professionalism") versus administrators and managers (i.e. "managerialism") towards bringing about conformity of the laboratory system inherently creates conflict. Despite an administrative edict to "perform all tests using the same methods" regardless of available "best practice" evidence to do so, medical/scientific input on these decisions is critical to ensure quality and safety of patient care. Innovation within the laboratory system, including the adoption of advanced technologies, practices, and personalized medicine initiatives, will be enabled by balancing the relentless drive by non-medical administration to meet "business" requirements, the medical responsibility to provide the best care possible, and customizing practice to meet individual patient care needs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,067 | 0,435 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».