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Enregistrement W2902659609 · doi:10.1007/s00268-018-4868-3

Developing Metrics to Define Progress in Children’s Surgery

2018· review· en· W2902659609 sur OpenAlexaff
Dan Poenaru, Justina O. Seyi‐Olajide

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Surgery · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPediatric surgeryMedicineVascular surgerySpecialtyCardiothoracic surgeryCardiac surgeryQuality (philosophy)SurgeryFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a need for relevant, valid, and practical metrics to better quantify both need and progress in global pediatric surgery and for monitoring systems performance. There are several existing surgical metrics in use, including disability-adjusted life years (DALYs), surgical backlog, effective coverage, cost-effectiveness, and the Lancet Commission on Global Surgery indicators. Most of these have, however, not been yet applied to children's surgery, leaving therefore significant data gaps in the burden of disease, infrastructure, human resources, and quality of care assessments in the specialty. This chapter reviews existing global surgical metrics, identifies settings where these have been already applied to children's surgery, and highlights opportunities for further inquiry in filling the knowledge gaps. Directing focused, intentional knowledge translation efforts in the identified areas of deficiency will foster the maturation of global pediatric surgery into a solid academic discipline able to contribute directly to the cause of improving the lives of children around the world.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,825
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,262 · 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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