Systems-based hematology: highlighting successes and next steps
Notice bibliographique
Résumé
Systems-based hematology is dedicated to improving care delivery for patients with blood disorders. First defined by the American Society of Hematology in 2015, the idea of a systems-based hematologist arose from evolving pressures in the health care system and increasing recognition of opportunities to optimize the quality and cost effectiveness of hematologic care. In this review, we begin with a proposed framework to formalize the discussion of the range of initiatives within systems-based hematology. Classification by 2 criteria, project scope and method of intervention, facilitates comparison between initiatives and supports dialogue for future efforts. Next, we present published examples of successful systems-based initiatives in the field of hematology, including efforts to improve stewardship in the diagnosis and management of complex hematologic disorders (eg, heparin-induced thrombocytopenia and thrombophilias), the development of programs to promote appropriate use of hematologic therapies (eg, blood products, inferior vena cava filters, and anticoagulation), changes in care delivery infrastructure to improve access to hematologic expertise (eg, electronic consultation and disorder-specific care pathways), and others. The range of projects illustrates the broad potential for interventions and highlights different metrics used to quantify improvements in care delivery. We conclude with a discussion about future directions for the field of systems-based hematology, including extension to malignant disorders and the need to define, expand, and support career pathways.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».