Choosing Wisely in pediatric healthcare: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Background: It has been estimated that 20% of the tests and therapies currently prescribed in North America are likely unnecessary, add no value, and may even cause harm. The Choosing Wisely (CW) campaign was launched in 2012 in the US and Canada to limit the overuse of medical procedures in adult and pediatric healthcare, to avoid overdiagnosis and overtreatment. Methods: In this narrative review, we describe the birth and spread of the CW campaign all over the world, with emphasis on CW in pediatric healthcare. Results: To date, CW has spread to more than 25 countries and 80 organizations, with 700 recommendations published. The awareness of medication overuse also made its way into pediatrics. One year after the launch of the CW campaign, the American Academy of Pediatrics and the pediatric section of the Society of Hospital Medicine provided the first recommendations specifically aimed at pediatricians. Thereafter, many European pediatric societies also became active in the CW campaign and published specific top-5 recommendations, although there is not yet a common set of CW recommendations in Europe. Discussion: We reviewed the main pediatric CW recommendations in medical and surgical fields and discussed how the recommendations have been produced, published, and disseminated. We also analyzed whether and how the CW recommendations impacted pediatric medical practice. Furthermore, we highlighted the common obstacles in applying CW recommendations, such as pressure from patients and families, diagnostic uncertainty, and worries about legal problems. Finally, we highlighted the necessity to foster the CW culture, develop an implementation plan, and measure the results in terms of overuse decline.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».