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Enregistrement W2913194371 · doi:10.1503/cjs.002218

Utility of the Vascular Quality Initiative in improving quality of care in Canadian patients undergoing vascular surgery

2019· review· en· W2913194371 sur OpenAlexaffvenueabout
Elizabeth Liao, Naomi Eisenberg, Anish Kaushal, Janice Montbriand, Kongteng Tan, Graham Roche‐Nagle

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePeripheral Artery Disease Management
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVascular surgeryQuality managementEndovascular aneurysm repairPsychological interventionPatient safetyHealth careQuality (philosophy)Emergency medicineAbdominal aortic aneurysmMedical emergencyIntensive care medicineAneurysmSurgeryNursingOperations managementCardiac surgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Vascular Quality Initiative (VQI) is a national cooperative quality-improvement initiative designed to evaluate processes of care and outcomes in vascular surgery. The purpose of this report is to show the utility of such a database to provide insight into the standard of care provided, to highlight areas of local quality improvement, to benchmark our data against local, regional and national trends, and to ultimately improve safety in Canadian patients undergoing vascular surgery. We present the history of the database, its spread in the Canadian health care system and examples of quality improvements achieved from analyses of data recorded and retrieved from the VQI. Using the VQI, our institution was able to decrease the length of stay after endovascular aneurysm repair, decrease the contrast volume in endovascular aneurysm repair, save on costs, and provide medium-term outcome data on peripheral vascular interventions and smoking cessation strategies. The VQI is a powerful tool to improve patient safety and quality in vascular surgery. Its ability to create local regional improvement groups fosters a quality-focused culture and is important for Canadian patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,378
Score d'incertitude au seuil0,760

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0090,013
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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