Developing a Value-Based Approach to Outcome Reporting in Pediatric Surgery
Notice bibliographique
Résumé
The population that undergoes pediatric surgical procedures in high-resource settings such as Canada primarily comprises healthy patients who undergo low-risk, elective surgeries and fewer higher-risk patients who require more complex surgeries. Given this variability, there is a relatively low incidence of traditionally measured "critical" outcomes within any single pediatric surgical system or even pediatric surgical subspecialty, rendering the currently available quality measurement tools inadequate to provide sensitive measures of quality. In an era when scalable solutions are required to improve health outcomes across entire populations, there is an urgent need for more holistic measures of a child's well-being to benchmark and measure changes in quality of care. This article discusses opportunities for enhanced performance measurement in pediatric surgery using a value-based framework to identify and measure patient and family outcomes of importance over the full care cycle, from initial presentation through surgery and recovery to sustainability of health. In suggesting new avenues for performance measurement, we highlight how these measures can be used to develop, evaluate and refine surgical system innovations such as bundled care pathways and perioperative care homes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,243 | 0,424 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».