Enregistrement W4220811087 · doi:10.1038/s41374-022-00767-x

USCAP 2022 Abstracts: Quality and Patient Safety (1249-1299)

2022· article· en· W4220811087 sur OpenAlexaff

Rhonda Yantiss Chair, Kristin Jensen Chair, Cme Subcommittee, Laura C. Collins, Yuri Fedoriw, Ilan Weinreb, Carla Chair, Adebowale Adeniran, Kimberly H. Allison, Sarah Dry, William C. Faquin, Karen Fritchie, Jennifer Gordetsky, Levon Katsakhyan, Pathologist-In-Training Melinda, J Lerwill, M Beatriz, Susana Lopes, Julia Naso, Pathologist-In-Training Liron, Pantanowitz Carlos, Parra-Herran Rajiv, Mahomed Patel, Matt Quick, David J. Schaeffer, Lynette M. Sholl, Olga K. Weinberg, Maria Westerhoff, Benjamin Adam, Oyedele Adeyi, Mariam P. Alexander, Daniela Allende, Catalina Amador, Vijayalakshmi Ananthanarayanan, Tatjana Antic, Manju Aron, Roberto Barrios, Gregory Bean Govind, Bhagat Luis, Zabala Blanco, Michael Bonert, Alain Borczuk, Tamar Brandler, Eric Burks, Kelly J. Butnor, Sarah Calkins, Weibiao Cao, Cao Barbara, Ann Centeno, Joanna Sy, Chan Kung-Chao, Chang Hao, Chen Chen, Yunn‐Yi Chen, Sarah Chiang, Soo‐Jin Cho, Shefali Chopra, Nicole A. Cipriani, Cecilia Clement, Claudiu Cotta, Jennifer Cotter, Sonika Dahiya, Elizabeth G. Demicco, Katie Dennis, Jasreman Dhillon, Anand S. Dighe, Bojana Djordjevic, Michelle R. Downes, Charles G. Eberhart, Andrew Evans, Fang Fan, Julie C. Fanburg–Smith, Gelareh Farshid, Michael Feely, Susan Fineberg, Dennis Firchau, Gregory A. Fishbein, Agnes B. Fogo, Andrew L. Folpe, Danielle Fortuna, Billie Fyfe-Kirschner, Zeina Ghorab, Giovanna A. Giannico, Anthony J. Gill, Tamar Giorgadze, Alessio Giubellino, Carolyn Glass, Carmen Gomez‐Fernandez, Shunyou Gong, Purva Gopal, Abha Goyal, Christopher Griffith, Ian S. Hagemann, Gillian Leigh, Hale Suntrea, Thomas Hammer, Malini Harigopal, Kammi Henriksen, Jonas J. Heymann, Carlo Hojilla, Aaron R. Huber, Jabed Iqbal, Shilpa Jain, Vickie Y. Jo, Ivy John, Dan Jones, Ridas Juskevicius, Meghan Kapp, Nora Katabi, Francesca Khani, Joseph D. Khoury, Benjamin R. Kipp, Veronica Klepeis, Christian A. Kunder, Stefano La, Rosa Stephen, Maria Marcella Laganà, Keith Lai, Goo Lee, Michael Lee, Vasiliki Leventaki, Madelyn Lew, Faqian Li, Ying Li, Chieh‐Yu Lin, Mikhail Lisovsky, Lesley Lomo, Fang‐I Lu, Ma Varsha, Manucha Rachel, Angelica Mariani, Brock Aaron, Martin David, S Mcclintock, Anne M. Mills, Anu Abraham, H. Yahya, Neha Varshney, Ademola Samson Adewoyin, Olufemi Abiola Oyedeji, Elizabeth Olude, Ann Ogbenna, Sarah E. Bergholtz, Sophia R Kurnot, Melissa Dejonckheere, Todd M. Morgan, Cathryn J. Lapedis, Catherine Bodnar, Steven H. Kroft, Alexandra M. Harrington, Nikfar Nikzad, Ihab El-Shinnawy, Samih Salama, Anil Kapoor, Rupinder Brar, Luz Sullivan, Mustafa Erdem Arslan, Michel Kmeid, Neharika Shrestha, Anne Chen, Hwajeong Lee, Anna Budina-Kolomets, Priti Lal, Anupma Nayak, Andrey Bychkov, Junya Fukuoka

Notice bibliographique

RevueLaboratory Investigation · 2022

Typearticle

Langueen

DomaineMedicine

ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes

Établissements canadiensMcMaster University

Organismes subventionnairesnon disponible

Mots-clésQuality (philosophy)MedicinePatient safetyPhysicsPolitical scienceHealth care

DOI10.1038/s41374-022-00767-x

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

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)0,017

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet

GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre

Score de désaccord entre enseignants0,654

Score d'incertitude au seuil0,494

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,006	0,017
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,002	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,001
Bibliométrie	0,004	0,002
Études des sciences et des technologies	0,002	0,001
Communication savante	0,008	0,002
Science ouverte	0,002	0,002
Intégrité de la recherche	0,007	0,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,654	0,356

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 Opus0,020

Tête enseignante GPT0,269

Écart entre enseignants0,249 · 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