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Enregistrement W3061815054 · doi:10.4103/ijmpo.ijmpo_304_20

“Choosing Wisely” for Cancer Care in India

2020· article· en· W3061815054 sur OpenAlexaffabout
C.S. Pramesh, Harit Chaturvedi, Vijay Anand P. Reddy, Tapan Saikia, Sushmita Ghoshal, Mrinalini Pandit, K. Govind Babu, K V Ganpathy, Dhairyasheel Savant, Gunita Mitera, Richard Sullivan, Christopher M. Booth

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Medical and Paediatric Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineConversationPsychological interventionQuality managementQuality (philosophy)Healthcare deliveryHealth careFamily medicineIntensive care medicineMedical emergencyNursingOperations managementEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Choosing Wisely India (CWI) is an initiative to identify low-value and/or potentially harmful practices in cancer care in India. Modeled after Choosing Wisely in the US and Canada,[1],[2],[3] the CWI project was intended to facilitate a conversation between patients, clinicians, hospitals, and policymakers on delivering high-quality, affordable cancer care. By identifying common low-value and/or harmful practices, this process aims to reduce unnecessary interventions to improve the overall quality of care, reduce patient toxicity, and reduce the financial burden on both the patient and system. The formal CWI report has been recently published in Lancet Oncology;[4] in this commentary, we provide a summary of the process, describe the Top 10 CWI list, and offer suggestions for future actions to improve the delivery of high-quality cancer in India's cancer system.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,631

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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