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Enregistrement W3015313959 · doi:10.1177/0840470420916775

An opportunity for improved engagement and transparency: A systematic review of renal dialysis cost effectiveness and discrete choice experiment studies

2020· review· en· W3015313959 sur OpenAlexaffabout
Michael Heenan

Notice bibliographique

RevueHealthcare Management Forum · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDialysis and Renal Disease Management
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeritoneal dialysisDialysisCost effectivenessTransparency (behavior)MedicineIntensive care medicineQuality (philosophy)Opportunity costOperations managementComputer scienceEconomicsRisk analysis (engineering)Surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much attention is given to patient and provider engagement, cost, and quality. Nephrology is in a unique position to examine the intersection of these issues given kidney dialysis is delivered at a high cost to chronically ill patients. Annual dialysis treatments in Canada range from $56,000-$107,000 per patient dependent on modality. Economists quantify the preferred modality by calculating cost effectiveness through quality-adjusted life years or determining utilization through Discrete Choice Experiments (DCEs). Cost-effectiveness studies identify peritoneal dialysis as the most economical, yet it is the least used. Discrete choice experiments address patient preferences but rarely include cost attributes. This presents a unique paradigm: cost studies do not include patient or physician perspectives, and DCEs do not consider cost. This systematic review of dialysis cost-effectiveness studies and DCEs identifies an opportunity to increase engagement and transparency by involving all care partners in assessing quality and cost.

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)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,183
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,183
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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