MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2055862249 · doi:10.1136/qhc.11.4.365

My adventures as a hospital patient

2002· article· en· W2055862249 sur OpenAlexaboutno aff
John W. Senders

Notice bibliographique

RevueBMJ Quality & Safety · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePatient Safety and Medication Errors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdventureAsideNothingMedical emergencyArt historyHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

John Senders is Professor Emeritus of Engineering at the University of Toronto and Lecturer in Law at York University in Toronto. He has spoken and written on the nature and source of human error since 1976. He is Principal Scientific Consultant to the Institute for Safe Medication Practices (ISMP) and a member of the board of its Canadian offspring (ISMP-Canada). After a routine visit to his physician he unexpectedly found himself on the cardiac treadmill and 10 days later had a quadruple coronary bypass at a major Toronto hospital with an excellent reputation in coronary surgery. He recovered rapidly and is back at work . For the first time in many years I entered a hospital not to ask questions and to make recommendations but to undergo a quadruple coronary bypass. Aside from the time spent under anesthesia, I found myself for the next two weeks asking questions and making recommendations. There had been some dark patches. By the time I had been moved into the intensive care unit I was in a deep depression, with all the attendant distortions of perception and affect. I had not been warned about this, nor was any help given in dealing with it. I was hearing voices, seeing sounds, and completely disoriented. It felt like a bad trip. A fellow patient in an adjoining room was even worse off; he spoke only of suicide. Yet the hospital did nothing for him. He refused to stay in the hospital and it was left to me to talk with him and hold him together until his family arrived to take him home. To my surprise I learned that all the staff were …

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)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,086

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0080,027
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,010

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,472
Écart entre enseignants0,364 · 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'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMJ Quality & SafetyMême sujetPatient Safety and Medication ErrorsTravaux en français237 207