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Enregistrement W2180889332 · doi:10.1111/ocr.12111

Centralization of cleft care in the UK. Part 6: a tale of two studies

2015· article· en· W2180889332 sur OpenAlexaff
Andy Ness, Andrew K. Wills, Andrea Waylen, Rana Al-Ghatam, T. E. M. Jones, R. Preston, Anthony J Ireland, Martin Persson, J. Smallridge, Amanda Hall, Jonathan Sandy

Notice bibliographique

RevueOrthodontics and Craniofacial Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCleft Lip and Palate Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesProgramme Grants for Applied ResearchNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésAuditPsychosocialMedicineFamily medicineMultidisciplinary approachGovernment (linguistics)PopulationHealth careNursingEnvironmental healthPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: We summarize and critique the methodology and outcomes from a substantial study which has investigated the impact of reconfigured cleft care in the United Kingdom (UK) 15 years after the UK government started to implement the centralization of cleft care in response to an earlier survey in 1998, the Clinical Standards Advisory Group (CSAG). SETTING AND SAMPLE POPULATION: A UK multicentre cross-sectional study of 5-year-olds born with non-syndromic unilateral cleft lip and palate. Data were collected from children born in the UK with a unilateral cleft lip and palate between 1 April 2005 and 31 March 2007. MATERIALS AND METHODS: We discuss and contextualize the outcomes from speech recordings, hearing, photographs, models, oral health and psychosocial factors in the current study. We refer to the earlier survey and other relevant studies. RESULTS: We present arguments for centralization of cleft care in healthcare systems, and we evidence this with improvements seen over a period of 15 years in the UK. We also make recommendations on how future audit and research may configure. CONCLUSIONS: Outcomes for children with a unilateral cleft lip and palate have improved after the introduction of a centralized multidisciplinary service, and other countries may benefit from this model. Predictors of early outcomes are still needed, and repeated cross-sectional studies, larger longitudinal studies and adequately powered trials are required to create a research-led evidence-based (centralized) service.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,302 · 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.

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

Citations69
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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