Notice bibliographique
Résumé
Any autopsy has safety and risk management issues, which can arise in the preautopsy, autopsy, and postautopsy phases. The London Health Sciences Department of Pathology and Laboratory Medicine Autopsy Checklist was developed to address these issues. The current study assessed 1 measure of autopsy safety: the effectiveness of the checklist in documenting pathologists' communication of the actual or potential risk of blood-borne infections to support staff. Autopsy checklists for cases done in 2012 and 2013 were reviewed. The frequency of communication, as recorded in checklists, by pathologists to staff of previously diagnosed blood-borne infections (hepatitis B/C and human immunodeficiency virus) or the risk of infection based on lifestyle (eg, intravenous drug abuse) was tabulated. These data were compared with medical histories of the deceased and circumstances of their deaths described in the final autopsy reports. Information about blood-borne infections was recorded less frequently in the checklists compared with the final reports. Of 4 known human immunodeficiency virus cases, there was no checklist documentation in 3. All 11 hand injuries were documented. None of these cases had known infectious risks. The Autopsy Checklist is a standardized means of documenting safety and risk issues arising during the autopsy process, but its effectiveness relies on accurate completion.
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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 | 0,017 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,021 |
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 ».