A Comparison of Two Electrophysiology Centers in Different Social And Economic Regions Of Turkey During First Quarter of the Year
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: More and more patients have been undergoing electrophysiological study (EPS) as the number of rhythmologists have increased. Due to the increased interest in the study, today EPS applications are made even in second step public hospitals or private hospitals. Our aim is to compare two electrophysiology labs, that are in different regions with social and economic development, in terms of patient demography, diagnosis, amount of diagnostic and curative interventions. Materials and Methods: In this study, two centers from two different regions of Turkey were selected; a training and research center (center 1) in the Western part and a public hospital (center 2) in the Eastern part of the country. Records of the patients who undergone EPS in these two centers were retrospectively analyzed. Independent parametric data were evaluated by T-test, and categorical data via Mann-Whitney U test. A p value below 0.05 was accepted for significance. Results: A total of 83 patients were retrospectively analyzed (42 from center 1, 41 from center 2). Patients’ baseline demographic data was similar except intellectual status. Nevertheless, both groups differed based on the number of patients with diagnosis of atrioventricular reciprocating tachycardia (p=0.047). There was a significant difference in procedure types. Center 1 performed significantly higher number of curative procedures (p=0.039) than center 2. Conclusions: Nowadays, EPS is spread from specialized centers to middle-sized hospitals. Since specialized centers have more access to the advanced devices such as electro-anatomic mapping rather than conventional equipment, they are evaluating more complex cases with a variety of different diagnosis. Constructing a referral system from peripheral hospitals to distinguished centers in electrophysiology field would eliminate unnecessary and/or repeated procedures and decrease the expenses.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».