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Enregistrement W3131041151 · doi:10.1186/s13017-021-00350-7

Trauma quality indicators: internationally approved core factors for trauma management quality evaluation

2021· review· en· W3131041151 sur OpenAlexaff
Federico Coccolini, Yoram Kluger, Ernest E. Moore, Ronald V. Maier, Raúl Coimbra, Carlos A. Ordóñez, Rao R. Ivatury, Andrew W. Kirkpatrick, Walter Biffl, Massimo Sartelli, Andreas Hecker, Luca Ansaloni, Ari Leppäniemi, Viktor Reva, Ian Civil, Felipe Vega, Massimo Chiarugi, Alain Chichom‐Mefire, Boris Sakakushev, Andrew Peitzman, Osvaldo Chiara, Fikri M. Abu‐Zidan, Marc Maegele, Mario Miccoli, Mircéa Chirica, Vladimir Khokha, Michael Sugrue, Gustavo Pereira Fraga, Yasuhiro Otomo, Gian Luca Baiocchi, Fausto Catena

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Emergency Surgery · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTrauma and Emergency Care Studies
Établissements canadiensFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineQuality (philosophy)Quality managementTrauma careCore (optical fiber)Operations managementRisk analysis (engineering)Medical emergencyManagement systemComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Quality in medical care must be measured in order to be improved. Trauma management is part of health care, and by definition, it must be checked constantly. The only way to measure quality and outcomes is to systematically accrue data and analyze them. MATERIAL AND METHODS: A systematic revision of the literature about quality indicators in trauma associated to an international consensus conference RESULTS: An internationally approved base core set of 82 trauma quality indicators was obtained: Indicators were divided into 6 fields: prevention, structure, process, outcome, post-traumatic management, and society integrational effects. CONCLUSION: Present trauma quality indicator core set represents the result of an international effort aiming to provide a useful tool in quality evaluation and improvement. Further improvement may only be possible through international trauma registry development. This will allow for huge international data accrual permitting to evaluate results and compare outcomes.

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)0,065
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,098
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0650,098
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0230,025
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,364
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeSans objet
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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