Laboratory-Related Measures of Patient Outcomes: An Introduction. Michael G. Bissell, ed. Washington, DC: AACC Press, 2000, 193 pp., $49 ($39 AACC members). ISBN 1-890883-26-3.
Notice bibliographique
Résumé
If one enters the words “outcome” or “medical outcome” in a Medline search, the entries for each will number at least 44 406 for the former and 13 821 for the latter. With this volume of literature, there is an obvious need for guidance of the laboratory community for the study of outcomes. When first encountering this title, I anticipated a range of discussions focused on practical examples of the best and the worst of laboratory tests in relation to critical outcomes. The book, it turns out, is quite different from my preconceived notions. For that I am grateful and broadened. I found it illuminating and a valuable review of many concepts basic to the field of laboratory medicine. We benefit from periodically and systematically revisiting the subjects included in this review, including epidemiology, and concepts relevant to health economics included in the excellent, although brief chapter on health services. Many professional laboratorians would be well advised to use this short and readable manual to refresh the tattered edges of their knowledge about these important aspects of laboratory medicine. As such I commend it, certainly for those wishing to actually perform outcomes research, or for the considerably larger group who need to increase their understanding of outcomes research while enhancing their current familiarity with the many tools discussed in the treatise.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,012 |
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 ».