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Enregistrement W4321204465 · doi:10.12927/hcq.2023.27024

Overuse of Tests and Treatments: Has Canada Made Progress?

2023· article· en· W4321204465 sur OpenAlexaffvenueabout
Alicia Costante, Xi-Kuan Chen, Alexey Dudevich, Antony Dennis Christy, Lyricy Francis, CH Chui

Notice bibliographique

RevueHealthcare Quarterly · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensCanadian Institute for Health Information
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBest practiceMedicinePsychologyNursingFamily medicinePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Overuse of healthcare services is a complex issue. Also known as low-value care, these are tests, treatments and procedures that are commonly ordered despite clear evidence that they do not help with patient care and may even cause harm. National clinician societies have developed over 450 Choosing Wisely Canada (CWC) recommendations to spur conversation about what is appropriate and necessary treatment. The latest report from the Canadian Institute for Health Information and CWC measured the trends and variation in the use over time of tests and treatments related to 12 CWC recommendations (CIHI 2022). Reductions in overuse were observed in eight of the 12 tests and treatments examined; findings for two of these measures - chronic benzodiazepine use and red blood cell transfusions - are highlighted. Despite some progress on reducing overuse, there remains considerable room for improvement in the appropriate and judicious use of tests and treatments in Canada.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,889
Score d'incertitude au seuil0,805

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,009
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,461
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,059 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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