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Enregistrement W2964643676 · doi:10.1503/cjs.010718

Impact of acute care surgery on timeliness of care and patient outcomes: a systematic review of the literature

2019· review· en· W2964643676 sur OpenAlexaffvenue
Ashley Vergis, Jenni Metcalfe, Shannon Stogryn, Kathleen M. Clouston, Krista Hardy

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensUniversity of ManitobaSt. Boniface Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMEDLINEScopusOutcome (game theory)Service (business)Emergency medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Dedicated emergency general surgery (EGS) service models were developed to improve efficiency of care and patient outcomes. The degree to which the EGS model delivers these benefits is debated. We performed a systematic review of the literature to identify whether the EGS service model is associated with greater efficiency and improved outcomes compared to the traditional model. Methods: We searched MEDLINE, Embase, Scopus and Web of Science (Core Collection) databases from their earliest date of coverage through March 2017. Primary outcomes for efficiency of care were surgical response time, time to operation and total length of stay in hospital. The primary outcome for evaluating patient outcomes was total complication rate. Results: The EGS service model generally improved efficiency of care and patient outcomes, but the outcome variables reported in the literature varied. Conclusion: Development of standardized metrics and comprehensive EGS databases would support quality control and performance improvement in EGS systems.

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)0,000
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: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,004
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,284 · 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.

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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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