Assessment of outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Effective healthcare delivery necessitates evaluation of the effect of interventions in the form of outcome assessment. Treatment effect includes measurement of how the patient feels, functions and survives following healthcare interventions. In haemophilia, which is a rare bleeding disorder, outcome assessment was characterized by a lack of validated outcome measurement tools and the challenges of hemophilia study design to collect outcome data. The aim of this communication is to share current thinking and, through practical examples, provide a state of the art practice in the assessment of hemophilia outcomes from a healthcare provider, patient/family and funder perspective. This discussion is timely and particularly relevant to the care of people with hemophilia on the eve of a number of novel hemophilia treatment products which are about to be licensed for use, specifically the long-acting factor VIII and factor IX concentrates. The first section by Dr Blanchet gives an overview of the tools currently available for assessment of structure/function, patient activities and patient participation in hemophilia healthcare delivery, pointing out the challenge of developing new tools and appropriate validation of currently available tools. The second section by Mr Brian O'Mahony emphasizes the essential collaboration and partnership between healthcare providers and people with hemophilia in collating the outcome data. In the third and final section, Mr Leigh McJames, gives a funder's perspective of the desirable outcomes of hemophilia care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».