MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1991335044 · doi:10.1136/bmj.320.7245.1340

Global medical knowledge database is proposed

2000· letter· en· W1991335044 sur OpenAlexaff
Martin Dawes

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2000
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealth and Medical Research Impacts
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMEDLINECochrane LibraryMedical knowledgeMedical literatureCritical appraisalEvidence-based medicineComputer scienceInformation retrievalMedical educationPsychologyMedicineAlternative medicinePolitical sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Politics surrounding last winter's flu crisis NHS's fundamental problems must be solvedEditor-The NHS Confederation and the BMA have argued that the recent problems in dealing with emergency demand conceal more fundamental problems: the NHS has too little capacity run at too high a rate of use. 1 Running hospitals at the current rates of occupancy is not efficient.Bagust et al show that hospital occupancy of more than 85% will guarantee periodic bed crises and the cancellation of hospital admissions. 2 NHS occupancy information excludes patients who stay less than one day and therefore underestimates the true picture.In critical care a growing body of evidence suggests that there is insufficient spare capacity in the system.Many NHS staff have a ridiculous workload.They are required to cope with the chaotic results of high levels of admissions and occupancy and, in particular, the problem of patients on outlying wards.There is no time for staff to muster new resources, and nurses have had the parts of their work that allowed recuperation devolved to other staff.There is growing evi-dence that these problems affect outcomes and lead to staff seeking employment elsewhere, further exacerbating the pressure on those staff who remain.These problems have arisen because for 20 years the NHS has sought to do more work for less money.The measures of efficiency used by the government have in general paid little attention to the quality of the result, although there has been more of a move in this direction recently. 3The tight finances of the NHS have meant that improvements in efficiency can lead to a dilution of quality services, overstretching staff, being slow to adopt new medicines and technology, and failing to invest in major change that could improve the quality of what we do.Unfortunately, the latest planning guidance issued by the NHS Executive requires a further 3% increase in efficiency, which could make the problems worse. 4he absence of good baseline data means that it is difficult to prove that this will cause problems, and there is a danger of appearing to complain without evidence.We need to look at the way we measure performance and relate this more closely to broader measures than simple efficiency.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,220

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0110,007
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,8460,751

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 Opus0,157
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,337 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJMême sujetHealth and Medical Research ImpactsTravaux en français237 207