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Enregistrement W4385791704 · doi:10.1136/ebm-2023-pod.33

33 Advancing de-implementation theory: the magnitude of the problem conceptual framework for integrated sustainability strategies

2023· article· en· W4385791704 sur OpenAlexaff
Gillian Parker, Sarah C. Hunter, Karen Born, Fiona A. Miller

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealthcare cost, quality, practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainabilityInterdependencePopulationBusinessHealth careEnvironmental resource managementEnvironmental economicsRelevance (law)Risk analysis (engineering)Process managementEconomicsMedicinePolitical scienceEnvironmental healthEconomic growthEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to reducing patient harms and wasted resources, efforts to reduce low-value care produce significant climate and population health benefits, but these benefits are typically not elucidated or included in intervention design or implementation. There are increasing calls for ‘integrated sustainability strategies’ that simultaneously address climate and other critical challenges facing communities, while securing ‘co-benefits’. Integrated sustainability strategies are actions that can be taken to achieve multiple health, climate, social and economic objectives. Co-benefits are positive effects that a policy or measure aimed at one objective might have on other objectives, thereby increasing the total benefit for society. For health systems addressing these challenges, addressing low-value care has the potential to be a critically important integrated sustainability strategy, also securing climate and ecological, and population health co-benefits at the frontline of care delivery, and at organization and system levels. Approaches to reducing low-value care that use an integrated sustainability strategy have the potential to produce ‘win-win’ situations that broaden engagement, relevance, and impact. Co-benefits are often unplanned ‘happy accidents’, but these benefits can be deliberately optimizing through understanding interdependent relationships, identifying synergies, and addressing potential barriers. To support work to develop and implement integrated sustainability strategies, the objective of this study was to develop a conceptual framework to collect and map data on the harms, resources and prevalence of the magnitude of the problem across low-value care, climate and ecological and population health. We argue that a deeper understanding of the complex and nuanced factors supporting and sustaining inappropriate/harmful practices and the subsequent environmental and population health harms, resources and prevalence is a critical first step to identifying the scope and synergies between these often silo-ed initiatives. The data collected through the conceptual framework will support planning, root cause analysis and development of appropriately targeted integrated sustainability strategies. We use inappropriate antibiotic prescribing and its downstream implications, environmental impacts and antimicrobial resistance, to illustrate the application of the conceptual framework. Inappropriate antibiotic prescribing is a global problem that affects human, animal and plant health. Downstream environmental impacts include complex and hazardous solid, air and water emissions, including toxic waste. Antimicrobial resistance increases morbidity and mortality, is associated with high economic costs due to its health care burden and plays a complex role in social and global health inequalities. Addressing inappropriate antibiotic prescribing and antimicrobial resistance through integrated sustainability solutions has the potential to yield significant clinical, climate and ecological, population health co-benefits. This framework, which builds on concepts in Norton, Chamber & Kramer’s (2019) framework to conceptualize de-implementation in cancer care delivery, will be used in the next phase of our research to support the development of integrated sustainability strategies to realize the myriad clinical, climate and ecological and population health co-benefits of reducing low-value care.

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)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0060,052
Communication savante0,0150,028
Science ouverte0,0050,010
Intégrité de la recherche0,0080,009
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 Opus0,392
Tête enseignante GPT0,588
Écart entre enseignants0,196 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2023
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