MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2016141060 · doi:10.3148/67.4.2006.193

<i>Enteral Formulary Management:</i>A Cost-effective Approach

2006· review· en· W2016141060 sur OpenAlexafffundvenueabout
Deborah Ellen Wildish

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Dietetic Practice and Research · 2006
Typereview
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueClinical Nutrition and Gastroenterology
Établissements canadiensToronto Rehabilitation Institute
Organismes subventionnairesToronto Rehabilitation Institute
Mots-clésFormularyProduct (mathematics)MedicineBiddingPopulationBusinessIntensive care medicineOperations managementProcess managementNursingMarketingEnvironmental healthEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although enteral formularies emerged over 30 years ago, their effectiveness remains to be clearly demonstrated. Enteral formulary (EF) development has occurred over 17 years at the Toronto Rehabilitation Institute (Toronto Rehab), and a historical account is available in the literature. At Toronto Rehab, the creative process begins with a review of specific nutrition support requirements for each patient population, which is coupled with a clinical decision-making algorithm to promote standardized clinical nutrition practices and selection of products. The requirements are translated into detailed product specifications for a streamlined array of oral and tube-feeding formulae. Despite outsourced food service systems, the feasibility of simple in-house production should be considered to help curtail overall costs. The promotion of consistent practices requires nutrition support guidelines, including indications and contraindications for each EF product. Competitive bidding practices and policies that scrutinize non-formulary requests and encourage automatic substitution for non-formulary products promote formulary adherence and contain costs. Ongoing evaluation is intended to capture changes in patient populations and product availability to target opportunities for future EF revisions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,326 · 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
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2006
Routes d'admission4
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Dietetic Practice and ResearchMême sujetClinical Nutrition and GastroenterologyTravaux en français237 207