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Enregistrement W2152169516 · doi:10.1086/592067

The Value of Infectious Diseases Specialists: Non–Patient Care Activities

2008· review· en· W2152169516 sur OpenAlexaff
Daniel P. McQuillen, Russell M. Petrak, Ronald B. Wasserman, Ronald Nahass, Jason A. Scull, Lawrence Martinelli

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2008
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensHillsborough Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAntimicrobial stewardshipHealth careInfection controlContext (archaeology)Intensive care medicineNursingMedical emergencyAntibiotic resistanceAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent developments in health care have focused efforts on both the national and local levels to reduce unnecessary health care costs and the number of hospital stays while increasing the quality of care, particularly in the context of hospital-associated infections. Infectious diseases specialists who contract to oversee infection-control and antibiotic-stewardship programs are uniquely positioned to play a pivotal role in helping hospitals to prosper in this new environment. This article will detail the available data supporting the value of infectious diseases specialists in their roles of directing antimicrobial-management and infection-control programs, maintaining health care workers' well-being, and minimizing exposure. The evidence in support of the influence of infectious diseases specialists to achieve cost-savings, decrease the length of hospital stays, and improve outcomes is robust and can be used as the framework for negotiating appropriate compensation from hospital management for these activities. Presenting this information in an amicable but definitive framework may be the linchpin to the overall success of the movement to improve quality of care while minimizing hospital costs and antimicrobial use. Developing this ability is critical to infectious diseases specialists' success as they redefine their role in the quality-of-care and risk-management arenas.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,318 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations81
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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