MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2586554293 · doi:10.1093/pch/17.suppl_a.41aa

Changing Patterns and Predictability of Riskfactors Associated with BPD and Adverse Neurodevelopmental Outcome

2012· article· en· W2586554293 sur OpenAlexaff
SU Hasan, Reg Sauvé, DE Creighton, Selphee Tang, A Lodha

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPredictabilityAdverse Outcome PathwayOutcome (game theory)MedicineIntensive care medicinePediatricsBiologyEconomicsStatisticsComputational biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACkgROuND: Non-attendance at outpatient clinics is an important obstacle to providing effective and efficient health care.Adolescents are widely reported as "poor attenders".Telephone or text-message reminders have been shown to significantly reduce the rate of missed appointments in different medical settings.OBjECTIVES: To evaluate the effect of appointment reminders sent as text-messages to patients' mobile phones on the rate of attendance at outpatient clinics.METhODS: This randomised trial was conducted at the youth clinic of a University Hospital between November 2010 and April 2011.Patients registered for an appointment at the clinic, and who gave a mobile phone number, were randomly selected to receive a reminder or not before the planned appointment.Patients were eligible each time they had an appointment.The outcome of interest was the rate of unexplained missed appointments.Appointments that were cancelled or re-scheduled before the planned appointments were not considered as missed.We considered a 10% improvement in the rate of missed appointment as a clinical relevant aim and powered the study accordingly.RESulTS: 991 patients were included (462 in the text-message group and 529 in the control group).The rate of missed appointments was 17.7% (95%CI: 13.1-19.8%) in the text-message group and 20.0% (95%CI: 16.6-23.4%)in the control group, showing no significant effect of the intervention (p=0.346).The rate of missed appointments differed slightly between the different types of consultations inside the clinic: 17.0% with textmessage vs 19.0% in the control group (p=0.614) in the general consultation and 13.9% with text-message vs 20.9% (p=0.266) in the control group in the gynecologic consultation.CONCluSION: In our primary care youth clinic, where most of the young patients are referred by school, social services, paediatricians or family doctors, text-message reminders are not effective in reducing significantly the proportion of missed appointments.Text-messaging may be effective in reducing missed appointments in our adolescent gynaecology clinic but further research is needed to confirm this.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,147
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,206 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child Health→Même sujetHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life→Travaux en français237 207→