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Enregistrement W4285126776 · doi:10.1177/20503121221103221

Examining the adaptability and validity of interRAI acute care quality indicators in a surgical context

2022· article· en· W4285126776 sur OpenAlexafffund
Timothy Wood, Mark D. Chatfield, Len Gray, Nancye M. Peel, Shannon Freeman, Melinda Martin‐Khan

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medicine · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSepsis Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTimelineContext (archaeology)Quality (philosophy)Health careAcute careElective surgeryMedical emergencySurgeryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Currently, the use of quality indicators in the surgical setting may be challenged by diverse patient needs, clinical complexity, and health trajectories. Therefore, the objective of this study was to examine the adaptability of existing quality indicators to a surgical context and propose new time points. Methods: A multi-method approach included an environmental scan of the literature, consultation with multinational experts, and analysis of surgical patient data. Quality indicators from the nurse-administered interRAI Acute Care instrument were examined within a surgical context using secondary data from a hospital in Brisbane, Australia (N = 1006 surgical cases). Results: A lack of relevancy of existing time points can preclude meaningful quality indicator measurement. Definitions of some quality indicators were adapted to ensure relevancy for the surgical population. As well, a surgical baseline (measured preoperative and post-injury) and a 48-h postoperative time point were added to the existing measurement timeline. Conclusion: Distinct measurement timelines were created for elective and non-elective surgical patients. The use of surgery-specific time points that can be embedded into an existing Acute Care measurement framework supports consistent quality indicator reporting. This study represents the first steps towards standardized quality reporting for health information systems across different care settings.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,175
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,175
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,233
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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