Networks in Canadian paediatric surgery: Time to get connected
Notice bibliographique
Résumé
There has been a recent trend of improved outcomes for most infants born with surgically correctable congenital malformations, despite the fact that current surgical treatment is not standardized, with wide variations in practice among institutions. Because care for these infants is multidisciplinary, it is difficult to ascertain with clarity the specific role of neonatal surgery in determining outcomes. Moreover, the lack of validated measures of illness severity for most complex congenital malformations makes risk adjustment difficult. For these reasons, the utility of randomized controlled trials in determining best surgical practice in neonatal surgery for congenital malformations is impractical, and another means of deriving medical evidence to justify 'optimal' treatment is necessary.The Canadian Paediatric Surgical Network (CAPSNet) was developed specifically to address these issues. Patterned after the highly successful Canadian Neonatal Network, CAPSNet collects standardized data on every case of gastroschisis and congenital diaphragmatic hernia evaluated in the 16 referral perinatal centres in Canada. These centres serve as provincial referral centres for perinatal care, and, therefore, the data set created is population-based for gastroschisis and congenital diaphragmatic hernia in Canada. In addition to neonatal data fields recorded in the Canadian Neonatal Network, CAPSNet collects specific prenatal data, and details on surgical treatment and outcomes within each of the 16 participating centres. It is hoped that by using advanced analytical techniques, including outcomes modelling and multiple logistic regression analysis of risk-adjusted outcome variations by type of surgery performed, optimal treatment paradigms will be identified that will lead to further outcome improvement in babies born with complex birth defects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».