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Enregistrement W2808685910 · doi:10.2217/cer-2017-0090

Examples of dramatic failures and their effectiveness in modern surgical disciplines: can we learn from our mistakes?

2018· article· en· W2808685910 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Comparative Effectiveness Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubspecialtySkepticismMedicineCraftEngineering ethicsHealth careCuriosityEpistemologyPsychologyLawEngineeringPathologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Innovation can be variably defined, but when applied to healthcare is often considered to be the introduction of something new, whether an idea, method or device, into an unfilled void or needy environment. Despite the introduction of many positive surgical subspecialty altering concepts/devices however, epic failures are not uncommon. These failures can be dramatic in regards to both their human and economic costs. They can also be very public or more quiet in nature. As surgical leaders in our communities and advocates for patient safety and outcomes, it remains crucial that we meet new introductions in technology and patient care with a measured level of curiosity, skepticism and science-based conclusions. The aim of an expert committee was to identify the most dominant failures in technological innovation and/or dogmatic clinical beliefs within each major surgical subspecialty. In summary, this effort was pursued to highlight the past failures and remind surgeons to remain vigilant and appropriately skeptical with regard to the introduction of new innovations and clinical beliefs within our craft.

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,752

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,116
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,314 · 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