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Enregistrement W2734970787 · doi:10.1111/tid.12746

Transplant center support for infectious diseases

2017· article· en· W2734970787 sur OpenAlexaff
Joanna Schaenman, Deepali Kumar, Camille N. Kotton, Lara Danziger‐Isakov, Michele I. Morris

Notice bibliographique

RevueTransplant Infectious Disease · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSubspecialtyCenter of excellenceTransplantationExcellenceFamily medicineOrgan transplantationIntensive care medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Transplant Infectious Diseases (TID) is a rapidly growing subspecialty, which has contributed significantly to improving patient outcomes after transplantation. Obtaining institutional support to implement programs that promote excellence in patient care remains a challenge for many non-surgical transplant-related specialties. METHOD: We surveyed the membership of the American Society of Transplantation Infectious Diseases Community of Practice to assess characteristics of individual transplant programs and delineate current patterns of institutional support of TID, with a goal of facilitating the exchange of innovative funding ideas between transplant programs. RESULTS: Of 53 questionnaires returned, 36 programs reported the existence of a dedicated TID service for adults. Of these, the ratio of dedicated TID providers to the number of solid organ transplant patients transplanted annually ranged from 15:1 to 259:1. A total of 21% of responding programs indicated that they received no support from their institution. Respondents from larger programs were more likely to receive some type of programmatic support. CONCLUSION: Given that the presence of expert TID input into patient care can improve outcomes through direct patient management and transplant team education, we suggest that continued support of the unbillable time contributed by TID practitioners is a critical part of ensuring excellent outcomes after transplantation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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