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Enregistrement W2082274370 · doi:10.1136/bmj.331.7528.1338-b

Challenges of private provision in the NHS

2005· letter· en· W2082274370 sur OpenAlexaboutno aff
Catherine Guly, Richard Sidebottom, K N Hakin, Keith Bates

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2005
Typeletter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Services Management and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCataract surgeryOptometryMedical emergencySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Editor—Timmins questions whether the benefits of using independent providers for health care outweighs the risks.1 He notes the tendency for treatment centres to take on simpler cases, leaving the NHS to deal with complex surgery, but he brushes over the devastating effect that this is having on surgical training.1 Cataract surgery is the most common operation performed by treatment centres. It takes intensive training to become a good cataract surgeon. It is usually possible to predict which cataract operations are going to be difficult or high risk when the patient is seen before the procedure.2 In our department, these complex cases are listed as “consultant to do.” The remainder are listed as “any surgeon to do,” and it is these patients who may be suitable for training.​training. Figure 1 Credit: PASCAL GOETGHELUCK/SPL Since Netcare, a mobile treatment unit, and the Shepton Mallet treatment centre started operating in Somerset, we have noticed a dramatic reduction in training opportunities for cataract surgery. The number of “any surgeon to do” patients on each consultant list has halved from three patients per operating list in 2003 to 1.5 patients per list in 2005. Trainees are often unable to operate because of a lack of suitable cases. This will affect all ophthalmic training grades, but particularly senior house officers. Fielder and Watson, noting that Action on Cataracts had failed to consider surgical training, made some excellent suggestions about how training could be improved.3 Their ideas of high volume service and low volume training surgical lists, with blocks of intensive surgical training seem eminently sensible. The demand for surgery was apparently overestimated when planning treatment centres.1 Could the NHS now use this excess capacity in the form of low volume surgical training lists? It seems very “short sighted” that, although the number of cataract operations performed in the UK is increasing, the future of cataract surgery training is under threat.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0110,015
Communication savante0,0190,021
Science ouverte0,0040,009
Intégrité de la recherche0,0360,039
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0280,006

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 Opus0,182
Tête enseignante GPT0,498
Écart entre enseignants0,316 · 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
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

Citations7
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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