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Enregistrement W2567371096 · doi:10.71781/31303

Caractérisation des unités de soins aigus chirurgicaux au sein des départements de chirurgie générale au Canada

2015· dissertation· fr· W2567371096 sur OpenAlexaboutno aff
Dominique C. Morency

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2015
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueClinical practice guidelines implementation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction : The acute care surgery (ACS) units are dedicated to the prompt management of surgical emergencies. It is a systemic way of organizing on-call services to diminish conflict between urgent care and elective obligations. The aim of this study was to define the characteristics of an ACS unit and to find common criteria in units with reported good functioning. Methods : As of July 1st 2014, 22 Canadian hospitals reported having an ACS unit. A survey with questions about the organization of the ACS units, the population it serves, the number of emergencies and trauma cases treated per year, and the satisfaction about the implementation of this ACS unit was sent to those hospitals. Results : The survey’s response rate was 73%. The majority of hospitals were tertiary or quaternary centers, served a population of more than 200 000 and had their ACS unit for more than three years. The median number of surgeons participating in an ACS unit was 8.5 and the majority were doing seven day rotations. The median number of operating room days was 2.5 per week. Most ACS units (85%) had an estimated annual volume of more than 2500 emergency consultations (including both trauma and non-trauma) and 80% operated over 1000 cases per year. Nearly all the respondents (94%) were satisfied with the implementation of the ACS unit in their hospital. Conclusion : Most surgeons felt that the implementation of an ACS unit resulted in positive outcomes. However, there should be a sizeable catchment population and number of surgical emergencies to justify the resulting financial and human resources.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,982
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,000

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 Opus0,339
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,168 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2015
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