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Enregistrement W1571466320 · doi:10.1093/ajhp/57.6.548

Considerations in designing an ideal medication-use system: Lessons from caring for the elderly

2000· review· en· W1571466320 sur OpenAlexaffabout
Jerry H. Gurwitz, Paula A. Rochon

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Health-System Pharmacy · 2000
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensInstitute for Clinical Evaluative SciencesUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdeal (ethics)MedicineRisk analysis (engineering)Computer scienceEpistemologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal Article Considerations in designing an ideal medication-use system: Lessons from caring for the elderly Get access Jerry H. Gurwitz, M.D., Jerry H. Gurwitz, M.D. Executive Director Meyers Primary Care Institute, Fallon Healthcare System, and Professor of Medicine, University of Massachusetts Medical School, 100 Central Street, Worcester, MA 01608 Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar Paula Rochon, M.D, M.P.H., FRCPC Paula Rochon, M.D, M.P.H., FRCPC Scientist Kunin-Lunenfeld Applied Research Unit, Baycrest Centre for Geriatric Care, Institute for Clinical Evaluative Sciences, and Assistant Professor, Departments of Medicine and Public Health Sciences, University of Toronto, Toronto, Ontario, Canada Search for other works by this author on: Oxford Academic Google Scholar American Journal of Health-System Pharmacy, Volume 57, Issue 6, 15 March 2000, Pages 548–551, https://doi.org/10.1093/ajhp/57.6.548 Published: 15 March 2000

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,373
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,149 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations11
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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