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Enregistrement W3123885504 · doi:10.1093/jbcr/irab006

A Systematic Review of Quality Improvement Interventions in Burn Care

2021· review· en· W3123885504 sur OpenAlexaff
Alan D. Rogers, David K. Wallace, Robert Cartotto

Notice bibliographique

RevueJournal of Burn Care & Research · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBurn Injury Management and Outcomes
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionCochrane LibraryMEDLINESystematic reviewQuality managementQuality (philosophy)Alternative medicineMedical emergencyNursingOperations managementPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality improvement interventions (QIIs) are intended to improve the care of patients. Unlike most traditional clinical research, these endeavors emphasize the sustainable implementation of scientific evidence rather than the establishment of evidence. Our purpose was to conduct a systematic review of QII publications in the field of burn care. A systematic review was conducted utilizing electronic databases (MEDLINE, Embase, and Cochrane Library) of all studies relating to "quality improvement" in burn care published until March 31, 2020. Studies were excluded if no baseline data were reported, or if no intervention was applied and tested. Studies were scored using a novel 10-point evaluation system for QII. We evaluated 414 studies involving "quality improvement" in burn care. Only 82 studies contained a QII while 332 studies were categorized as traditional research. Several traditional research studies made claims to be QIIs, but few met the criteria. Of the 82 QII references, only 20 (24%) were accessible as full-text manuscripts, the remainder were published as abstracts only. The mean score was 7.95 for full-text studies (range 6-10) and 7.4 for abstract-only studies (range 5.5-9.5). Despite the importance of quality improvement (QI) in burn care, very few studies have been published that employ true QI methodology, and many QII studies never advance beyond publication as abstracts in conference proceedings. Based on this systematic review, we propose guidelines to improve the quality of QII submissions.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,235
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,315 · 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.

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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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