Choosing Wisely Neurology: Recommendations for the Canadian Neurological Society
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Choosing Wisely Canada (CWC) is a national branch of a global campaign advocating for fewer unnecessary tests and for optimizing patient care. Professional societies representing physicians, pharmacists, and nurses participate by generating lists of recommendations meant to reduce patient harm and resource mismanagement in healthcare. The Canadian Neurological Society (CNS) plays an important role in advocating for quality patient care demonstrated by deriving specific recommendations. This process is described. METHOD: The CNS Choosing Wisely task force adapted 10 recommendations for Canadian neurology practice. These were approved by the CNS board, and subsequently ranked by CNS members. RESULTS: Ten recommendations were brought forward and ranked in a survey completed by CNS members. Survey ranking is presented. The top five recommendations were selected and optimized, resulting in seven key recommendations. CONCLUSION: The recommendations set forth by the CNS will help with resource stewardship and patient safety in the delivery of neurological care by healthcare providers in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,024 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».