Laboratory medicine: The exemplar for value-based healthcare
Notice bibliographique
Résumé
Value-Based Healthcare (VBHC) aims to improve the overall quality, safety, and sustainability of healthcare while reducing delivery costs of more effective care. Despite advantages associated with VBHC transformation, the road to its adoption has been lengthy. Laboratory Medicine (LM) is in a prime position to lead the transition to VBHC because of its key role in diagnosis and treatment of patients. Laboratory medicine results inform/influence 50% to 70% of all clinical decisions. This article summarizes some issues associated with adoption of VBHC and related healthcare innovations and suggests potential approaches using LM-specific examples to help accelerate adoption. Laboratory medicine is both a useful model for VBHC implementation and facilitator for related innovation adoption by helping to target patient populations that would benefit most from specific interventions. The critical value of rapidly adopted diagnostic technologies used during the COVID-19 pandemic and economic recovery provide important insights about the need to embrace and accelerate VBHC implementation.
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 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 | 0,014 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,023 |
| Communication savante | 0,019 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».