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Enregistrement W2900957389 · doi:10.1097/mej.0000000000000582

Template for uniform reporting of emergency department measures, consensus according to the Utstein method

2018· article· en· W2900957389 sur OpenAlexaff
Katrin Hruska, Maaret Castrén, Jay Banerjee, Wilhelm Behringer, Lars Petter Bjørnsen, Peter Cameron, Sharon Einav, Brian R. Holroyd, Peter Jones, Annmarie Touborg Lassen, Melinda Truesdale, Lisa Kurland

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Emergency Medicine · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEmergency and Acute Care Studies
Établissements canadiensAlberta HealthUniversity of AlbertaAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComparabilityEmergency departmentStaffingMedical emergencyMedicineProcess (computing)Health carePopulationOperations managementNursingComputer scienceEngineeringPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To develop a template for uniform reporting of standardized measuring and describing of care provided in the emergency department (ED). METHODS: An international group of experts in emergency medicine, with broad experience from different clinical settings, met in Utstein, Norway. Through a consensus process, a limited number of measures that would accurately describe an ED were chosen and a template was developed. RESULTS: The final measures to be reported and their definitions were grouped into six categories: Structure, Staffing and governance, Population, Process times, Hospital and healthcare system and Outcomes. The template for Utstein-style uniform reporting is presented. CONCLUSION: The suggested template is intended for use in studies carried out in EDs to improve comparability and knowledge translation.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,371
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,416
Écart entre enseignants0,255 · 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'étudeSans objet
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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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