How Much Allied Health Therapy Care Is Enough? An Evidence Scan
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Pressure to eliminate low-value health care is increasing internationally. This pressure has produced an urgent need to identify evidence-based methods to determine the value of allied health (AH) care, particularly to recognize when additional AH care adds no further benefits. This article reports on the published methods of determining the value of AH care. Method: We systematically scanned PubMed, MEDLINE, AMED, CINAHL, PsycINFO, and the Grey Literature Review database from inception until July 2018 for peer-reviewed English-language literature. Hierarchy of evidence and information on study design and the methods or measures used to determine the value of AH care were extracted. Results: Of 189 articles, 30 were potentially relevant; after the full text was read, all were included. Of these, 24 reported on ways of determining the value of AH care, and 6 described the optimal provision of AH episodes of care. No methods were reported that could be applied to establish when enough AH therapy had been provided. Conclusion: This review found a variety of attributes of value in AH care, but no standard value measure or methods to determine what constituted enough AH care. Repeated measurement of the standard attributes of value and costs is required throughout episodes of AH care to better understand the impact of AH care from the different stakeholders’ perspectives.
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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 | 0,034 | 0,203 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,023 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».