Building Knowledge in Maternal and Infant Care
Notice bibliographique
Résumé
Our ultimate goal as obstetric and neonatal care providers is to optimize care for mothers and their babies. As such, we need to identify practices that are associated with good outcomes. Although the randomized controlled trial is the gold standard for establishing the benefits of interventions, trials are very expensive and must be reserved for the most important of clinical questions. As an alternative, continuous quality improvement involves iterative cycles of practice change and audit of ongoing clinical care. An obvious prerequisite to this is ongoing data collection about interventions and outcomes, as well as demographics, pregnancy characteristics, and neonatal care that may affect the intervention- outcome relationship. In Canada (as in some other developed countries), much of the country is covered by regional reproductive care databases. These collect information on maternal demographics, pregnancy characteristics, labour and delivery, and basic information on maternal and perinatal outcomes. The primary objective of these databases is to monitor geographical trends and disparities in health outcomes. As such, there is little information about interventions, especially outside the period of labour and delivery. Also, there is no standardization of definitions, and efforts to produce a “minimal dataset” have not yet yielded agreement, even after many years of work. A more comprehensive system is required. Moving in this direction would serve many purposes: efficiency, economy in the setting of shrinking budgets, standardization of definitions, collaboration, and creation of stable background data collection onto which researchers could “clip” extra data required for specific studies. These activities would lay the foundation for the electronic health record, which cannot build its foundation on the “Tower of Babel” that is our current definitional structure in women’s health and obstetrics, in particular. Continuous quality improvement efforts and interaction with regional reproductive care programmes will facilitate translation and transfer of knowledge to care-givers and patients. These efforts raise concerns about privacy and security which remain major barriers to the EHR. However, security must be balanced with the need for health information.
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 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 | 0,054 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,010 |
| Communication savante | 0,012 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».