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Enregistrement W1991598480 · doi:10.1371/journal.pone.0072552

Modeling the Patient Journey from Injury to Community Reintegration for Persons with Acute Traumatic Spinal Cord Injury in a Canadian Centre

2013· article· en· W1991598480 sur OpenAlexafffundabout
Argelio Santos, James Gurling, Marcel F. Dvorak, Vanessa K. Noonan, Michael G. Fehlings, Anthony S. Burns, Rachel Lewis, Lesley Soril, Nader Fallah, John Street, Lise Bélanger, Andrea Townson, Liping Liang, Derek Atkins

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Cord Injury Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaVancouver General HospitalFraser HealthPraxis Spinal Cord Institute
Organismes subventionnairesHealth CanadaStrongRick Hansen Institute
Mots-clésPsychological interventionRehabilitationMedicineSpinal cord injuryHealth careAcute careContinuum of careSpinal cordPhysical medicine and rehabilitationPhysical therapyMedical emergencyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A patient's journey through the health care system is influenced by clinical and system processes across the continuum of care. METHODS: To inform optimized access to care and patient flow for individuals with traumatic spinal cord injury (tSCI), we developed a simulation model that can examine the full impact of therapeutic or systems interventions across the care continuum for patients with traumatic spinal cord injuries. The objective of this paper is to describe the detailed development of this simulation model for a major trauma and a rehabilitation centre in British Columbia (BC), Canada, as part of the Access to Care and Timing (ACT) project and is referred to as the BC ACT Model V1.0. FINDINGS: To demonstrate the utility of the simulation model in clinical and administrative decision-making we present three typical scenarios that illustrate how an investigator can track the indirect impact(s) of medical and administrative interventions, both upstream and downstream along the continuum of care. For example, the model was used to estimate the theoretical impact of a practice that reduced the incidence of pressure ulcers by 70%. This led to a decrease in acute and rehabilitation length of stay of 4 and 2 days, respectively and a decrease in bed utilization of 9% and 3% in acute and rehabilitation. CONCLUSION: The scenario analysis using the BC ACT Model V1.0 demonstrates the flexibility and value of the simulation model as a decision-making tool by providing estimates of the effects of different interventions and allowing them to be objectively compared. Future work will involve developing a generalizable national Canadian ACT Model to examine differences in care delivery and identify the ideal attributes of SCI care delivery.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,973
Score d'incertitude au seuil0,199

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,123
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,224 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations42
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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