Systematic methods for measuring outcomes: How they may be used to improve outcomes after Radical cystectomy
Notice bibliographique
Résumé
In the era of managed healthcare, the measuring and reporting of surgical outcomes is a universal mandate. The outcomes should be monitored and reported in a timely manner. Methods for measuring surgical outcomes should be continuous, free of bias and accommodate variations in patient factors. The traditional methods of surgical audits are periodic, resource-intensive and have a potential for bias. These audits are typically annual and therefore there is a long time lag before any effective remedial action could be taken. To reduce this delay the manufacturing industry has long used statistical control-chart monitoring systems, as they offer continuous monitoring and are better suited to monitoring outcomes systematically and promptly. The healthcare industry is now embracing such systematic methods. Radical cystectomy (RC) is one of the most complex surgical procedures. Systematic methods for measuring outcomes after RC can identify areas of improvements on an ongoing basis, which can be used to initiate timely corrective measures. We review the available methods to improve the outcomes. Cumulative summation charts have the potential to be a robust method which can prompt early warnings and thus initiate an analysis of root causes. This early-warning system might help to resolve the issue promptly with no need to wait for the report of annual audits. This system can also be helpful for monitoring learning curves for individuals, both in training or when learning a new technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,042 | 0,126 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».