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Enregistrement W2981203448 · doi:10.34297/ajbsr.2019.05.000883

The Future of Diagnostic Laboratory Testing in Healthcare

2019· article· en· W2981203448 sur OpenAlex
Jawahar Kalra

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Biomedical Science & Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClinical Laboratory Practices and Quality Control
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanRoyal University HospitalSaskatchewan Health Authority
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisHealth careDeliberationRisk analysis (engineering)Test (biology)Diagnostic testConstructiveMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The role of diagnostic laboratory testing in healthcare is evolving. The challenge facing the new era of medicine is the appropriate implementation of new tools and technologies to improve patient care in a cost-effective and sustainable manner. Unprecedented expectations to detect disease earlier and effectively treat all aspects of health and wellbeing create demands for testing which may be premature. Test ordering patterns among physicians are subject to psychological factors such as a desire for certainty and risk aversion, as well as fears of patient dissatisfaction, and litigation. The path towards optimizing the utilization of diagnostic laboratory tests must include strategies to minimize non-contributory testing. Appropriate application and sound clinical reasoning are essential to mitigating overdiagnosis, exponential costs on the healthcare system and unnecessary suffering on the part of the patient. Reducing non-contributory laboratory testing practices would allow for the reallocation of resources toward the protection of imperative practices and the advancement of strategies in preventative and individualized medicine. With thoughtful deliberation and constructive conversations among all stakeholders these challenges, pressures and disruptions have the potential to create innovative strategies to optimize the use of diagnostic laboratory testing in healthcare.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,731
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0000,004
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,476
Écart entre enseignants0,414 · 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