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Enregistrement W3020249463 · doi:10.1177/1077558720915112

Understanding Physicians’ Perceptions of Overuse of Health Services in Oncology

2020· article· en· W3020249463 sur OpenAlexaff
Moriah Ellen, Saritte Perlman, Einav Horowitz, Ruth Shach, Raphael Catane

Notice bibliographique

RevueMedical Care Research and Review · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesIsrael National Institute for Health Policy Research
Mots-clésTeamworkPsychological interventionMedicinePerceptionQuality managementNursingMEDLINEHealth careFamily medicineService (business)Medical educationPsychologyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overuse rates in oncology are high, but areas of possible improvement exist for reducing it and improving quality of care. This study explores perceptions and experiences of oncologists in Israel regarding overuse of health services within oncology. In-depth, semistructured interviews were conducted focusing on causes of overuse, facilitators for reduction, and suggestions for improvement. Interviews were audio recorded, transcribed, coded, and thematically analyzed. Physicians reported patient-level causes including "well-informed" and "demanding" patients; physician-level causes including desire to satisfy patients, lack of confidence, time, and skills; and system-level causes like ease of access, and lack of alignment and coordination. Physicians can reduce overuse through patient dialogue, building trust and solidifying patient-physician relationships, and further reduce overuse with better teamwork. Improvements can be made through educational initiatives, and bottom-up solutions. Policy makers and decision makers should develop appropriate interventions addressing health service overuse, including improving patient education and instilling confidence and knowledge in physicians.

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 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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,505
Score d'incertitude au seuil0,761

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,898
Tête enseignante GPT0,694
Écart entre enseignants0,205 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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