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Enregistrement W4206754967 · doi:10.3410/f.717956424.793461124

Faculty Opinions recommendation of Monitoring changes in individual surgeon's workloads using anesthesia data.

2012· dataset· en· W4206754967 sur OpenAlexaboutno aff
Mitchell H. Tsai, Jessica Heath

Notice bibliographique

RevueFaculty Opinions – Post-Publication Peer Review of the Biomedical Literature · 2012
Typedataset
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueQuality and Safety in Healthcare
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnesthesiologyWorkloadMedicineConfidence intervalPerioperativeResource-based relative value scalePairwise comparisonAnesthesiaStatisticsNursingComputer scienceInternal medicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated whether changes in the number of cases performed by surgeons can be used as an appropriate surrogate for anesthesia departments’ billed units. We used both number of cases performed and the American Society of Anesthesiologists’ Relative Value Guide™ (ASA RVG) units to assess all operating room anesthetics of an anesthesia group for two sets of 13 four-week periods. The units correspond to Canadian basic units and time units. Although the number of ASA RVG units is an economically important variable that quantifies perioperative workload, the number of cases is a suitable surrogate for ASA RVG units when used to monitor individual surgeons. The pooled mean Pearson correlation coefficient between the two variables was r = 0.95, with 95% confidence interval 0.94 to 0.96. In addition, there were essentially none to very weak pairwise correlations among surgeons. Informal hospital analyses of relative changes in a surgeon’s caseload over one year using anesthesia workload data or anesthesia billing data will generally give equivalent results. The principal importance of our findings is that they can be used by anesthesiologists, specifically department heads, in their role as part of operating room committees. Such committees institute plans to revise the caseload of one or a few surgeons, and they then evaluate the results of those plans. The findings of this study are applicable to all anesthesia groups and may be especially valuable to the heads of anesthesiology departments who do not have the data to repeat our analyses.

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)0,026
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,182
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,186
Score d'incertitude au seuil0,623

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0260,182
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1860,107

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 Opus0,290
Tête enseignante GPT0,514
Écart entre enseignants0,224 · 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
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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