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Enregistrement W2120158707 · doi:10.1111/chd.12297

Using Data to Improve Quality: the Pediatric Cardiac Care Consortium

2015· article· en· W2120158707 sur OpenAlexfundno aff
James H. Moller

Notice bibliographique

RevueCongenital Heart Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCongenital Heart Disease Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPartenariat Canadien Contre Le Cancer
Mots-clésMedicineMultivariate analysisEmergency medicineData qualityMedical emergencyQuality managementMortality rateCardiac catheterizationDatabasePediatricsOperations managementSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A program to collect and analyze cardiac catheterization, electrophysiologic studies and cardiac operations in children was initiated in 1982. The purpose was to help centers compare their experience and outcomes with a group of centers to determine areas where their performance might improve. Cardiac centers became members of the Pediatric Cardiac Care Consortium and submitted demographic data and copies of procedure reports regularly to a central office. Data were extracted from the reports, coded by trained coders and entered into a computer database. Annually, the data were analyzed to compare the experience of an individual center with that of the entire group of centers. The annual data were adjusted for severity on the basis of eight factors selected after discussion with participants in the Consortium. Adjustment was by multivariate analysis. Reports were prepared for each center and distributed at an annual meeting. The data were used by centers to review operations where the mortality rate exceeded +2 standard deviations of the group. With discussion, the center staff often initiated changes to improve outcome. The outcome could then be monitored by the annual reports. Our data were also utilized in the creation of the Risk Adjustment for Surgery for Congenital Heart Disease (RACHS)-1 categories of disease severity. The mortality rates of our centers were comparable with the combined hospital discharge data from New York, Massachusetts, and California. From 1982 through 2007, the mortality rates of our centers dropped for each RACHS-1 category, falling to less than 1% for categories 1 and 2 for the last 5-year period. During the 25 years, we received data from 52 centers about 137 654 patients who underwent 117 756 cardiac operations.

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)0,111
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,227
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,111
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1110,227
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0180,038
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0030,009
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations12
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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