Documenting surgical triage in rural surgical networks: Formalising existing structures
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It is essential that the embedded process of rural case selection be highlighted and documented to provide reassurance of rigour across rural surgical services supported by generalist surgeons, general practitioners with enhanced surgical skills and general practitioner anaesthetists. This enables feedback and improves the triage and case selection process to ensure the highest quality outcomes. Therefore, this research aims to explore participants' rational criteria for decision making around rural case selection. DESIGN: Participants participated in a series of semi-structured in-depth interviews which were coded and underwent thematic analysis. SETTING: Six community hospitals in British Columbia, Canada. PARTICIPANTS: General practitioners with enhanced surgical skills, general practitioner anaesthetists, local maternity care providers, and specialists. RESULTS: Based on participant accounts, rural surgical and obstetrical decision-making processes for local patient selection or regional referral had five major components: (1) Clinical Factors, (2) Physician Factors, (3) Patient Factors, (4) Consensus Between Providers and (5) the Availability of Local Resources. CONCLUSION: Decision-making processes around rural surgical and obstetrical patient selection are complex and require comprehensive understanding of local capacity and resources. Current policies and guidelines fail to consider the varying capacities of each rural site and should be hospital specific.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 tête enseignante, 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 ».