Key Factors that Promote Low-Value Care: Views of Experts From the United States, Canada, and the Netherlands
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Around the world, policies and interventions are used to encourage clinicians to reduce low-value care. In order to facilitate this, we need a better understanding of the factors that lead to low-value care. We aimed to identify the key factors affecting low-value care on a national level. In addition, we highlight differences and similarities in three countries. METHODS: We performed 18 semi-structured interviews with experts on low-value care from three countries that are actively reducing low-value care: the United States, Canada, and the Netherlands. We interviewed 5 experts from Canada, 6 from the United States, and 7 from the Netherlands. Eight were organizational leaders or policy-makers, 6 as low-value care researchers or project leaders, and 4 were both. The transcribed interviews were analyzed using inductive thematic analysis. RESULTS: The key factors that promote low-value care are the payment system, the pharmaceutical and medical device industry, fear of malpractice litigation, biased evidence and knowledge, medical education, and a 'more is better' culture. These factors are seen as the most important in the United States, Canada and the Netherlands, although there are several differences between these countries in their payment structure, and industry and malpractice policy. CONCLUSION: Policy-makers and researchers that aim to reduce low-value care have experienced that clinicians face a mix of interdependent factors regarding the healthcare system and culture that lead them to provide low-value care. Better awareness and understanding of these factors can help policy-makers to facilitate clinicians and medical centers to deliver high-value care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».