MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2077647891 · doi:10.12968/hmed.2012.73.2.64

Using patient-reported outcome measures to assess health-care quality

2012· editorial· en· W2077647891 sur OpenAlexaff
BA Rogers, AD Carrothers

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Hospital Medicine · 2012
Typeeditorial
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutcome (game theory)Quality (philosophy)Patient-reported outcomeHealth careMEDLINEQuality managementIntensive care medicineHealth care qualityMedical emergencyEmergency medicineQuality of life (healthcare)NursingOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The transparency of surgical outcomes data and the drive for quality has been highlighted since the public inquiry, led by Professor Ian Kennedy, into children's heart surgery at the Bristol Royal Infirmary. This was formalized in Lord Darzi's 2008 report High Quality Care for All, that proposed the NHS should: 'systematically measure and publish information about the quality of care'. Subsequently the NHS White paper, Equity and Excellence: Liberating the NHS (Department of Health, 2010), set out the ambitions and aims of the NHS and in particular that it should provide: '...a service that offers care that is safe and of the highest quality.'

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)0,089
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,336
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0890,336
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0140,026
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,482
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,018 · 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
GenreÉditorial

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

En bref

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBritish Journal of Hospital MedicineMême sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of LifeTravaux en français237 207