Best practices in emergency medicine: what we have to consider if we wish to get it right
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The purpose of this paper is to define best practice, while identifying the impediments to its implementation. Design/methodology/approach The paper takes the form of a commentary. Findings There is as of yet no accepted definition of best practice that has both face and construct validity. Practical implications Defining what best practice means for health systems around the world will require a collaborative approach, adapting recommendations to local culture and resources. Avoiding a silo approach that could result in unintended consequences and conflicting recommendations can only be achieved with a patient-centric approach. Holistic patient care with consideration of varying societies' needs as a whole is the only way to truly offer best practice recommendations. Emergency medicine needs to be a leader in stepping away from the silo approach and establishing what truly is best in patient care. Originality/value Practical application of concepts of best practice will be difficult. Of necessity they will vary from country to country and from one level of care to another.
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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 | 0,209 | 0,384 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,047 |
| Communication savante | 0,035 | 0,059 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,029 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,003 |
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 ».