Intuitive Surgical Inc. Payments to Ob/Gyns Compared to Other Specialties: Analysis from 2014 Open Payments Database [4D]
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Study Objective: To determine the payments made to Obstetricians and Gynecologists (OBGYNs) compared to other surgical specialties by the makers of the Da Vinci robot-Intuitive Surgical, Inc. in 2014. METHODS: Design: Retrospective cross-sectional study (Canadian Task force classification- II-3). Setting: Payments to OBGYNs in the United States compared to the total Intuitive Surgical payment amount in each state as analyzed from Centers for Medicare & Medicaid Services (CMS)’ Open Payments website. Subjects: General OBGYNs, OBGYN subspecialists (Gynecologic Oncology, Reproductive Endocrinology, Female Pelvic Medicine and Reconstructive Surgery, Gynecology), and providers in other specialties nationwide. Interventions: Compare Intuitive Surgical Inc. payments to OBGYNs versus other surgical specialties as analyzed from publicly available CMS Open Payments database. RESULTS: A total of 50 states received money from Intuitive Surgical Inc. in 2014. Payments to general OBGYNs totaled $5,061,439, OBGYN subspecialties received $1,591,556, and other surgical specialties that use the Da Vinci platform received $33,011,657. Total payments per state can be represented in a map diagram. The state of Texas got the highest amount. Payments to OBGYNs divided by total payments in each state can be depicted in a similar fashion, Wyoming state had the highest value. CONCLUSION: OBGYNs received a significant proportion of funding from Intuitive Surgical Inc. as compared to other surgical specialties in 2014. We recommend that OBGYNs update or declare any conflicts when required.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».