MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015931830 · doi:10.12788/jhm.3426

All Hands on Deck: Learning to “Un‐specialize” in the COVID‐19 Pandemic

2020· article· en· W3015931830 sur OpenAlexaffabout
Peter Cram, Mel L. Anderson, Erin E. Shaughnessy

Notice bibliographique

RevueJournal of Hospital Medicine · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensSinai Health SystemUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésPhoenixSpecialtyMedicineGeriatricsFamily medicineGerontologyLibrary sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Journal of Hospital MedicineVolume 15, Issue 5 p. 314-315 Perspectives in Hospital Medicine All Hands on Deck: Learning to "Un-specialize" in the COVID-19 Pandemic Peter Cram MD, MBA, Corresponding Author Peter Cram MD, MBA [email protected] Division of General Internal Medicine and Geriatrics, Sinai Health System and University Health Network, Toronto, Canada Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, CanadaCorresponding Author: Peter Cram, MD, MBA; Email: [email protected]; Twitter: @pmcram.Search for more papers by this authorMel L Anderson MD, Mel L Anderson MD Primary and Specialty Care Service Line, Minneapolis VA Health Care System, Minneapolis, MinnesotaSearch for more papers by this authorErin E Shaughnessy MD, MSHCM, Erin E Shaughnessy MD, MSHCM Division of Hospital Medicine, Phoenix Children's Hospital, Phoenix, Arizona Department of Pediatrics, University of Arizona College of Medicine-Phoenix, Phoenix, ArizonaSearch for more papers by this author Peter Cram MD, MBA, Corresponding Author Peter Cram MD, MBA [email protected] Division of General Internal Medicine and Geriatrics, Sinai Health System and University Health Network, Toronto, Canada Faculty of Medicine, University of Toronto, Toronto, CanadaCorresponding Author: Peter Cram, MD, MBA; Email: [email protected]; Twitter: @pmcram.Search for more papers by this authorMel L Anderson MD, Mel L Anderson MD Primary and Specialty Care Service Line, Minneapolis VA Health Care System, Minneapolis, MinnesotaSearch for more papers by this authorErin E Shaughnessy MD, MSHCM, Erin E Shaughnessy MD, MSHCM Division of Hospital Medicine, Phoenix Children's Hospital, Phoenix, Arizona Department of Pediatrics, University of Arizona College of Medicine-Phoenix, Phoenix, ArizonaSearch for more papers by this author First published: 07 April 2020 https://doi.org/10.12788/jhm.3426Citations: 3Read the full textAboutPDF ToolsRequest permissionExport citationAdd to favoritesTrack citation ShareShare Give accessShare full text accessShare full-text accessPlease review our Terms and Conditions of Use and check box below to share full-text version of article.I have read and accept the Wiley Online Library Terms and Conditions of UseShareable LinkUse the link below to share a full-text version of this article with your friends and colleagues. Learn more.Copy URL Share a linkShare onEmailFacebookTwitterLinkedInRedditWechat Graphical Abstract References 1Smith A. An Inquiry into the Nature and Causes of the Wealth of Nations. Chicago, Illinois: University of Chicago Press; 1976. Google Scholar 2Cram P, Ettinger WH, Jr. Generalists or specialists–who does it better? Physician Exec. 1998; 24(1): 40–45. CASPubMedGoogle Scholar 3 Accreditation Council for Graduate Medical Education. ACGME Response to Pandemic Crisis. https://acgme.org/COVID-19. Accessed April 1, 2020. Google Scholar 4 The Joint Commission. Emergency Management—Meeting FPPE and OPPE Requirements During the COVID-19 Emergency. https://www.jointcommission.org/standards/standard-faqs/hospital-and-hospital-clinics/medical-staff-ms/000002291/. Accessed April 1, 2020. Google Scholar 5Petropoulos F, Makridakis S. Forecasting the novel coronavirus COVID-19. PLoS One. 2020; 15(3):e0231236. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0231236.eCollection2020. 10.1371/journal.pone.0231236 CASPubMedWeb of Science®Google Scholar 6Ioannidis JPA. Coronavirus disease 2019: the harms of exaggerated information and non-evidence-based measures. Eur J Clin Invest. 2020;e13222. https://doi.org/10.1111/eci.13222. Google Scholar 7Antommaria M. Conflicting duties and reciprocal obligations during a pandemic. J Hosp Med. 2020; 15(5): 284–286. https://doi.org/10.12788/jhm.3425. 10.12788/jhm.3425 PubMedWeb of Science®Google Scholar Citing Literature Volume15, Issue5May 2020Pages 314-315 ReferencesRelatedInformation

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0060,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0430,011

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,293 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Hospital MedicineMême sujetCOVID-19 and healthcare impactsTravaux en français237 207