Notice bibliographique
Résumé
Low-value care consists of medical tests and treatments that are unnecessary, potentially harmful, or not cost-effective and contribute to rising healthcare costs, adverse events, and poor quality of care. In recent years there has been a surge in initiatives aiming to identify and reduce low-value care. However, the role of the public in reducing low-value care remains unclear. The research reported in this thesis aimed to understand the role of the public in reducing low-value care through a systematic and comprehensive review of the literature. A scoping review identified 151 relevant articles. The majority of these articles described or evaluated a strategy for involving the public in reducing low-value care; articles that explored stakeholder perspectives about the role of the public were less common. Public involvement most commonly occurred at the level of the patient-clinician interaction, followed by administrative and policy decision-making and low-value care research. Shared decision-making and patient-oriented education were the most frequent and best supported strategies. There was considerably less support for public involvement at the level of administrative and policy decision-making. A follow-up systematic review and meta-analysis was conducted to estimate the impact of patient-targeted interventions to reduce low-value care. This study found a statistically significant association between patient-targeted interventions (i.e., shared decision-making, patient-oriented education) and a decrease in use of the low-value practices (RR 0.75; 95% CI 0.66-0.84), which remained significant when the meta-analysis was restricted to randomized clinical trials with low risk of bias (RR 0.69; 95% CI 0.58-0.83). Collectively, these two studies show a considerable amount of support for engaging the public in reducing low-value care at the level of the patient-clinician interaction through strategies including shared decision-making and patient-oriented education. There is comparably less evidence to support public involvement in research or administrative and policy decision-making. Additional research to explore stakeholder perspectives and evaluate strategies for public involvement within varying contexts is required to further understand the role of the public in reducing low-value care.
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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 | 0,060 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».