Accuracy of Ottawa ankle rules to exclude fractures of the ankle and mid-foot: systematic review
Notice bibliographique
Résumé
We believe that publishing surgeon specific, crude mortality data, 2 as is planned in the United Kingdom, is not in the best interests of patients, and our study shows that surgeons cannot be compared fairly in this way. Cardiac surgeons already work in a stressful environment, and the perception that a "bad run" might jeopardise their career or result in suspension and investigation may lead to a tendency to turn down high risk cases. The easiest way to obtain low mortality is to do only straightforward operations-so called risk averse behaviour. This has already been identified as a potential problem after a survey of all cardiac surgeons in the United Kingdom in 2000, where 94% of responders agreed that high risk patients were being turned down for surgery. 1 Death rates in these patients often approach 100% if the patients are denied surgery and patients at heightened risk from surgery are, in general, those who have the most to gain from a successful operation. 21 Our recommendation of benchmarking only low risk patients seems scientifically justified and pragmatic and should help to prevent risk averse behaviour.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,063 | 0,373 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».