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Enregistrement W2970924145 · doi:10.3899/jrheum.190012

How Appropriate Are Appropriate-use Criteria?

2019· letter· en· W2970924145 sur OpenAlexvenueno aff
Susan M. Goodman, Peter K. Sculco

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2019
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOrthopaedic implants and arthroplasty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMedicaidAppropriate Use CriteriaOrthopedic surgeryGuidelineHealth careArthroplastyPhysical therapyEvidence-based medicineMEDLINELimitingAppropriateness criteriaSurgeryAlternative medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In their paper titled “Appropriateness and Total Hip Arthroplasty: Determining the Structure of the American Academy of Orthopaedic Surgeons System of Classification,” Riddle and Perera have analyzed the American Association of Orthopedic Surgeons (AAOS) appropriate-use criteria (AUC) for total hip arthroplasty (THA)1. They aimed to determine the contribution of each of the variables included by the AAOS (age, function-limiting pain, hip radiographic evaluation, range-of-motion limitation, presence or absence of modifiable risk factors) to the classification of appropriateness. An appropriate procedure is commonly defined as one for which “the expected health benefits significantly exceed the expected health risks by a wide margin,” based on the best available evidence2. The aim of AUC is to improve patient care and outcomes, and to identify the complexities of clinical decision making, helping practitioners and patients make a decision about a specific procedure in a specific clinical condition. The US Center for Medicare and Medicaid Services (CMS) established a program to promote AUC in response to both overuse and underuse of medical procedures, and to link them to physician payments (now pushed back to 2020). In response to the CMS and cognizant of wide regional variations in the use of arthroplasty, the significant proportion of recipients who are dissatisfied, and the expenditure of billions of dollars annually, the AAOS developed AUC to guide management of osteoarthritis of the hip, including performance of THA3. Appropriateness differs from guideline recommendations, which provide overarching approaches to healthcare but cannot determine whether the procedure should be performed in an individual patient’s situation. This is where AUC can be used for guidance in decision making, because AUC can identify gradations in severity of disease or risk in specific clinical situations. In a process using the RAND/University of California at Los Angeles Appropriateness Method, the … Address correspondence to Dr. S.M. Goodman, Department of Rheumatology, Hospital for Special Surgery, 535 East 70th St., New York, New York 10021, USA. E-mail: goodmans{at}hss.edu.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,489
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,421

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,489
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0020,006
Communication savante0,0090,017
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0050,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,005

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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