Personalizing Value in Cancer Care: The Case for Incorporating Patient Preferences Into Routine Clinical Decision Making
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing research demonstrating the potential for shared decision making (SDM) to improve health outcomes, patient preferences-including financial trade-offs-are still not routinely incorporated into health care decision making. As the US health care delivery system transitions to rewarding value-based care, the question of "value to whom?" assumes greater importance. To achieve the goals of value-based care, the patient voice must be incorporated into clinical decision making by embedding SDM as a routine part of clinical practice. Identified as a priority by the Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS), SDM-related measures and initiatives have already been integrated into CMS' Center for Medicare and Medicaid Innovation (Innovation Center) demonstration projects (eg, the Oncology Care Model and Transforming Clinical Practice Initiative) and value-based payment programs (eg, the Merit-based Incentive Payment System, Medicare Shared Savings Program) to incentivize more proactive SDM engagement between patients and their providers. Furthermore, CMS has also integrated formal shared decision-making encounters into coverage and reimbursement policies (eg, for implantable cardioverter defibrillators), demonstrating a growing interest in SDM and its potential for eliciting and promoting the integration of patient preferences into the clinical decision-making process. In addition to increasing policy efforts to promote SDM, we need more research investments aimed at understanding how to optimize the science and practice of meaningful SDM. The current landscape and proposed road map for next steps in research, outlined in this review article, will help ensure the transition of pilots and research projects regarding the implementation of SDM into sustainable solutions.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».