Notice bibliographique
Résumé
A 77-year-old farmer with recurring kidney stones visits his urologist for an annual examination. Prior to seeing the patient, the physician is taken aside by her nurse, who tells her the patient had been in the emergency department the previous night with hematuria. A CAT scan had been done, which indicated that the renal tumor seen on last year's CAT scan was larger and there were now lung metastases. The physician cannot remember ever seeing the radiology report from last year. To her complete surprise, it is found filed in the patient's chart. There is no record in the chart that the results were ever shared with the patient. She considers herself extremely meticulous and has never had such an oversight before. The urologist considers what she should tell the patient. A 12-year-old boy has cataract surgery at a large teaching hospital. At a critical moment the surgeon's hand slips, severely rupturing the lens capsule. The planned implantation of an intraocular lens has to be abandoned. Instead, the patient will have to use a contact lens. The physician wonders what he should tell the patient and his family about the surgery. What is medical error? Well-publicized reports of harm occurring to patients as a result of their medical care in the USA (Patient Safety Foundation, 1998), Canada (Sinclair, 1994) and the UK (Smith, 1998) have raised public concerns about the safety of modern healthcare.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,035 | 0,016 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».