Notice bibliographique
Résumé
Quality improvement (QI) practices were originally developed in the manufacturing industry to reduce unnecessary steps in a process, minimize error, and provide maximum benefit to the consumer. QI is defined as a formal approach to the analysis of performance and systemic efforts to improve it. QI methodologies have been adopted by industries outside manufacturing, including healthcare. In the healthcare environment, performance consists of many factors including patient safety, clinical results, and system efficiency. Given the publicly funded, limited resource environment in which the Canadian healthcare system operates, the practice of delivering safe, quality healthcare in an efficient and cost-effective manner is an important factor in promoting the economic viability and sustainability of the system. Surgical practice has been identified as an area in which QI methodologies can be applied, given its resource intensive nature and highly regulated environment. Current research supports the use of QI in surgery, with interventions showing improvements in non-operativetime, on-time starts, and operating room patient volume. Limitations to the application of QI include the heterogeneity of interventions and variability in terms of procedures and patient factors. Further high-quality studies are required to support evidence-based applications of QI in the surgical setting as well as the greater healthcare environment.
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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 | 0,100 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».