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Enregistrement W3047210267 · doi:10.3390/children7080090

Evaluating and Enhancing the Preparation of Patients and Families before Pediatric Surgery

2020· article· en· W3047210267 sur OpenAlexafffundabout
Christopher Newell, Heather Leduc‐Pessah, Lisa Bell-Graham, Nivez Rasic, Kerryn D. Carter

Notice bibliographique

RevueChildren · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePediatric Pain Management Techniques
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Children's Hospital Research Institute
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surgery can be a difficult and unfamiliar experience for children and their families. We examined the ability of existing information to help families feel better prepared for surgery at the Alberta Children's Hospital (ACH) and evaluated the best way to enhance its content and accessibility. We developed an online survey for families who have had surgery at ACH. Participants were recruited through pre-existing patient networks and from the ACH Short Stay Unit (SSU) between October 2018 and October 2019. The survey asked participants to evaluate the information available to prepare them for surgery and requested suggestions for improvement. Our survey results show that those who completed the in-person Surgery 101 program felt significantly more prepared for surgery. Of those who did not attend; 40% would have been interested in participating but were unaware that the program existed; and 17% planned to attend but were unable to; due to work or travel distance. Participants felt additional resources via online content or paper handouts would be most valuable. We used this information to prepare an online accessible summary of the Surgery 101 program and tour in the form of a video to reach more Albertan families preparing for surgery for their children.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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