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Enregistrement W2607077208 · doi:10.1017/cjn.2015.163

The use of standardized order sets to optimize treatment for Guillain-Barre Syndrome: a literature review

2015· review· en· W2607077208 sur OpenAlexaffvenue
Vikram Karnik, Tessa Roberts, Wyatt Johnston

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Neuropathies and Disorders
Établissements canadiensAlberta Hospital Edmonton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEGuillain-Barre syndromeNeurologyIntensive care medicineDiseaseMinimum Data SetSet (abstract data type)Order (exchange)PediatricsPsychiatryComputer scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Standardized order sets are thought to improve patient outcomes in multiple ways. They reduce costs without reducing quality of care, and improve efficiency. In both surgical and medical conditions patients benefit from order sets in various disease states. In Guillain-Barre syndrome (GBS), the use of standardized order sets may be beneficial as there are a defined set of disease-specific diagnostic tests and treatments to be implemented. Here, the primary aim was to search for, and evaluate standardized order sets for GBS, and to provide a basis for development of future pathways. Methods: We used the Cochrane, TRIP, and MEDLINE/PUBMED databases, searching between January 1966 and April 2014. Search terms included: “Guillain-Barre Syndrome” and its synonyms, “(standardized) order set”, “clinical pathway”, “neurology” and “admission bundle.” Results: Despite anecdotal evidence of order sets, no formal data has been published showing benefit after implementation of these sets in GBS or any neurological condition. Conclusions: Although evidence exists for use of standardized order sets in surgical and medical settings, no published data exist in neurology. Given GBS has a defined set of disease-specific and state-specific treatment options, a standardized order set used on admission for GBS patients may prove to be beneficial.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,250 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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