Prof. Davy Cheng: Evidenced-based perioperative management in cardiac surgery
Notice bibliographique
Résumé
Prof. Davy Cheng (Figure 1) is recognized as a world expert in perioperative outcomes and resource utilization in cardiovascular anesthesia and surgery, blood management, minimally invasive and robotic cardiac surgery, and perioperative evidence-based medicine. His pioneer work in fast track cardiac anesthesia and recovery has become the standard of cardiac anesthesia and recovery practice around the world. Prof. Cheng established the Evidence-Based Perioperative Clinical Outcomes Research Group (EPiCOR) and the MEDICI Centre (Medical Evidence, Decision Integrity, Clinical Impact) at Western and London Teaching Hospitals, Canada and continues to release a number of pivotal publications to direct evidence-based medical and surgical practice. He is a recognized healthcare leader in the forefront of research, practice and healthcare policy. In 2014, he has received the honor of Elected Honorary Member, The German Society of Anaesthesiology and Intensive Care Medicine (DGAI) and Canadian Society of Physician Executives Excellence in Medical Leadership Award for his great contribution to the field of anesthesiology. Annals of Translational Medicine (ATM) editor was much honored to invite him to share some of his insights in the 2014 Chinese Heart Congress (CHC).
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».