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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 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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,006
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,364
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 tête enseignante, pas un consensus.

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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