Death Certification in Northern Alberta
Notice bibliographique
Résumé
Errors in death certification can directly affect the decedent's survivors and the public register. We assessed the effectiveness of an educational seminar targeting frequent and important errors identified by local death certificate (DC) evaluation. Retrospective review of 1500 DCs categorized errors and physician specialty. A 60-minute didactic/case-based seminar was subsequently designed for family medicine physician (FAM) participants, with administration of presurvey, immediate post, and 2-month postsurveys. Most DCs were completed by FAM (73%), followed by internists (18%) and surgeons (3%). Error occurrence (EO) rate ranged between 32 and 75% across all specialities. Family medicine physician experienced in palliative care had the lowest EO rate (32%), significantly lower (P < 0.001) than FAM without interest in palliative care (62%), internal medicine (62%), and surgery (75%). Common errors were use of abbreviations (26%), mechanism as underlying cause of death (23%), and no underlying cause of death recorded (22%). Presurvey participants (n = 72) had an overall EO rate of 72% (64% excluding formatting errors). Immediate postsurvey (n = 75) and 2-month postsurvey (n = 24) participants demonstrated significantly lower overall EO (34% and 24%, respectively), compared with the Pre-S (P < 0.05). A 60-minute seminar on death certification reduced EO rate with perceived long-term effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».