New Technologies and Surgical Innovation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is pressure for surgical departments to introduce new and innovative health technologies in an evidence-based manner while ensuring that they are safe and effective and can be managed with available resources. A local health technology assessment (HTA) program was developed to systematically integrate research evidence with local operational management information and to make recommendations for subsequent decision by the departmental executive committee about whether and under what conditions the technology will be used. The authors present a retrospective analysis of the outcomes of this program as used by the Department of Surgery & Surgical Services in the Calgary Health Region over a 5-year period from December 2005 to December 2010. Of the 68 technologies requested, 15 applications were incomplete and dropped, 12 were approved, 3 were approved for a single case on an urgent/emergent basis, 21 were approved for "clinical audit" for a restricted number of cases with outcomes review, 14 were approved for research use only, and 3 were referred to additional review bodies. Subsequent outcome reports resulted in at least 5 technologies being dropped for failure to perform. Decisions based on local HTA program recommendations were rarely "yes" or "no." Rather, many technologies were given restricted approval with full approval contingent on satisfying certain conditions such as clinical outcomes review, training protocol development, or funding. Thus, innovation could be supported while ensuring safety and effectiveness. This local HTA program can be adapted to a variety of settings and can help bridge the gap between evidence and practice.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle