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Enregistrement W2014325257 · doi:10.1177/1553350611421916

New Technologies and Surgical Innovation

2011· article· en· W2014325257 sur OpenAlexafffundabout
Paule Poulin, Lea Austen, John B. Kortbeek, René Lafrenière

Notice bibliographique

RevueSurgical Innovation · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAnatomy and Medical Technology
Établissements canadiensUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAlberta Health Services
Mots-clésMedicineSurgical proceduresSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeSans objet
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

Citations19
Publié2011
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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