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Enregistrement W4220838688 · doi:10.1016/j.jscai.2022.100036

SCAI Position Statement on Best Practices for Clinical Proctoring of New Technologies and Techniques

2022· article· en· W4220838688 sur OpenAlexaff
Arnold H. Seto, Peter L. Duffy, Creighton W. Don, Prashant Kaul, Anbukarasi Maran, Victor R. Cotton, Dmitriy N. Feldman, Connie N. Hess, Anthony A. Bavry, Steven J. Yakubov, Jacqueline Saw, Paul Sorajja, Mayra Guerrero, Sunil V. Rao

Notice bibliographique

RevueJournal of the Society for Cardiovascular Angiography & Interventions · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensVancouver General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsychological interventionInterventional cardiologyPosition statementIntervention (counseling)Medical physicsMedical educationCardiologyFamily medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of interventional cardiology continues to evolve with the introduction of new techniques and technologies. From the first angioplasty to transcatheter aortic valve replacement (TAVR), dissemination of new treatments has generally required a training program of didactics and observation, culminating in a hands-on experience with a patient. Trainees and facilities starting new programs often require support from outside experts, traditionally known as “medical proctors,” whose costs are typically borne by the medical device industry.

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)0,076
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,150
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: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0760,150
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,005
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0170,008
Science ouverte0,0090,008
Intégrité de la recherche0,0330,038
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0590,129

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 Opus0,113
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,296 · 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
GenreCommentaire

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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