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Enregistrement W2782745614 · doi:10.1177/8756479317750108

Feasibility of an Audit System for Canadian Sonographers in Generalist Ultrasound

2018· article· en· W2782745614 sur OpenAlexaffabout
Robert Dima, Calin Vasile, Vinicius Tieppo Francio

Notice bibliographique

RevueJournal of diagnostic medical sonography · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiology practices and education
Établissements canadiensHeadwaters Health Care CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSonographerMedicineAuditMedical physicsUltrasoundRadiologyAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this research was to employ the audit method to measure performance and identify targets of change, setting a template for future large-scale investigations that may inform decisions involving sonographer role expansion in Canada. The authors conducted an audit of 433 sonographic examinations performed in the ultrasound department of a Canadian hospital. Sonographer reports were contrasted with radiologist final reports, and a degree of agreement (DoA) 1 to 4 was assigned to each exam package. In total, 322 of 429 (75%) exam packages were ranked as DoA 1 (complete agreement between sonographer and radiologist), 86 of 429 (20%) were ranked as DoA 2, 16 of 429 (4%) were ranked as DoA 3, and 5 of 429 (1%) were ranked as DoA 4 (significant discrepancy between sonographer and radiologist). The results revealed a 75% agreement between sonographer and radiologist on imaging findings as they are recorded in technical impression sheets and reports. Discrepancies are usually minor and involve the omission of incidental findings by the radiologist.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,311 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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