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Enregistrement W2952188329 · doi:10.5489/cuaj.6092

Successes and lessons learned from a community urology regional service

2019· article· en· W2952188329 sur OpenAlexvenueaboutno aff
P. Martín

Notice bibliographique

RevueCanadian Urological Association Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePrimary Care and Health Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService (business)UrologyMedicineBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology in healthcare is rapidly catching up to other industries and the rate of change does not appear to be slowing down.Although most of us still have a Fax number and many have paper charts, system wide adoption Electronic Medical Records, Hospital Information Systems, and other emerging technologies have led to many improvements in patient care.With these advancements come new challenges.I believe there is a need and a patient demand for improved regional integration and coordination of care delivery.Urologists in Canada are well positioned to take advantage of these technological changes to improve care for our patients and to improve our job satisfaction.The government of Ontario has recently proposed a major overhaul to the structure of healthcare delivery in the province by creating "Ontario Health Teams" which may serve up to 300,000 people each.This change has been touted as the most significant organizational change in 50 years and is consistent with national trends towards healthcare integration.1 One stated rationale for the change is to improve coordination of care, mostly primary and home care, but also specialist care.It doesn't appear that the specialist role in an OHT has been defined, and this could be an opportunity for urologists to be proactive in defining our own role.In Urology, while there has been a positive, evidence-based push for regionalization of specialized surgeries, I believe that regional coordination of the "routine" care that we provide (consultations, diagnostic procedures) could also have a significant benefit for the overall urological health of our patients.There are 716 Urologists in Canada in 2018, or roughly one urologist for every 50K population.Compared to 2241 General Surgeons, or three surgeons for every 50K. 2 There are several cities in Canada that don't have a population to support an "in-house" urologist.It is difficult for many patients to travel.Many of our patients are elderly and frail, or don't have the means, or the support to travel out of town for surgery.By using new technology, we now can provide better care for these 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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,186

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0130,004
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0040,007
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,274 · 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
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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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