Abstracts from the 4th Annual Student Medical Summit
Notice bibliographique
Résumé
Anonymized data of a random sample of 10% of all children aged 1-5 who had general anaesthesia in 2018 in Cork University Hospital was provided by the Hospital Inpatient Enquiry.Top performance indicators as set out by the PAMoC were collected and compared to international standards.These included fasting times, post-operative nausea/vomiting or unplanned admission after day-case surgery.Results 16 departments responded to the survey (response rate 57%), representing both model 3 and model 4 hospitals.Overall, 93.75% felt the model of care had not meaningfully changed or influenced practice in their department.Only 50% of hospitals have a lead paediatric anaesthesiologist and of these, only 31% lead paediatric anaesthesiologists undertake a paediatric list weekly.In terms of quality improvement, 12 (75%) departments are not routinely recording performance indicators for paediatric anaesthesia.65 patients were included in the audit.Mean fasting time for this sample was 12 hours.Post-operative nausea and vomiting was identified in 9.7% of the sample.The unplanned admission rate was 18%.In comparison to other specialities, children undergoing orthopaedic surgery were significantly more likely to have an unplanned admission (p< 0.003).73% of unplanned admissions were orthopaedic cases. ConclusionsThis study indicates the PAMoC has not been effectively implemented in non-specialist Irish public hospitals, with comparatively high fasting times [2] and unplanned admissions [3] highlighting an area for future study and quality improvement to deliver the best quality anaesthesia care for children in Ireland
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,272 | 0,108 |
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 ».