Preoperative assessments by trained nurses were equal in quality to assessments by preregistration house officers
Notice bibliographique
Résumé
Kinley H, Czoski-Murray C, George S, et al. Effectiveness of appropriately trained nurses in preoperative assessment: randomised controlled equivalence/non-inferiority trial. BMJ2002 ; 325 : 1323 –6 [OpenUrl][1][Abstract/FREE Full Text][2] QUESTION: Are preoperative assessments by trained nurses equal in quality to those done by preregistration house officers? Randomised (allocation concealed), unblinded, controlled equivalence/non-inferiority trial. 4 hospital sites in 3 UK National Health Service Trusts. 1907 patients who required assessment before general anaesthesia for general, vascular, urological, or breast surgery. 1874 patients (98%) were included in the analysis (mean age 57 y, 49% women). 954 patients were allocated to preoperative assessment by a nurse who had completed master’s level courses in advanced practice or equivalent. 953 patients were allocated to assessment by a preregistration house officer. 1 of 2 specialist registrars in anaesthesia examined each patient … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DBMJ%26rft.stitle%253DBMJ%26rft.aulast%253DKinley%26rft.auinit1%253DH.%26rft.volume%253D325%26rft.issue%253D7376%26rft.spage%253D1323%26rft.epage%253D1323%26rft.atitle%253DEffectiveness%2Bof%2Bappropriately%2Btrained%2Bnurses%2Bin%2Bpreoperative%2Bassessment%253A%2Brandomised%2Bcontrolled%2Bequivalence%252Fnon-inferiority%2Btrial%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1136%252Fbmj.325.7376.1323%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F12468478%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=ABST&journalCode=bmj&resid=325/7376/1323&atom=%2Febnurs%2F6%2F4%2F122.atom
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».