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Enregistrement W4295993398 · doi:10.1016/j.eururo.2022.08.036

Erratum to “Effect of Simulation-based Training on Surgical Proficiency and Patient Outcomes: A Randomised Controlled Clinical and Educational Trial” [Eur Urol 2022;81:385–393]

2022· erratum· en· W4295993398 sur OpenAlexaff
Abdüllatif Aydın, Kamran Ahmed, Takashige Abe, Nicholas Raison, Mieke Van Hemelrijck, Hans Garmo, Hashim U. Ahmed, Furhan Mukhtar, Ahmed Al‐Jabir, Oliver Brunckhorst, Nobuo Shinohara, Wei Zhu, Guohua Zeng, John P. Sfakianos, Mantu Gupta, Ashutosh Tewari, Ali Serdar Gözen, Jens Rassweiler, Andreas Skolarikos, Thomas Kunit, Thomas Knoll, Felix Moltzahn, George N. Thalmann, Andrea G. Lantz Powers, Ben H. Chew, Kemal Sarıca, Muhammad Shamim Khan, Prokar Dasgupta, Umair Baig, H. Aya, Mohammed Husnain Iqbal, Francesca Kum, Matthew Bultitude, Jonathan D. Glass, Azhar Abbas Khan, Jonathan Makanjuola, John E. McCabe, Azi Samsuddin, Craig McIlhenny, James Brewin, Shashank Kulkarni, Sikandar Khwaja, Md Waliul Islam, Howard Marsh, Taher Bhat, Benjamin J. Thomas, Mark L. Cutress, Fadi Housami, Timothy Nedas, T. S. Bates, Rono Mukherjee, Stuart L. Graham, M Bordenave, Charles Coker, Shwan Ahmed, Andrew Symes, Robert C. Calvert, C.O. Lynch, Ronán Long, Jacob M. Patterson, Nicholas J. Rukin, Shahid Ali Khan, Ranan Dasgupta, Stephen L. Brown, Ben Grey, Waseem Mahmalji, Wayne Lam, W Scheitlin, Norbert Saelzler, Marcel Fiedler, Shuhei Ishikawa, Yoshihiro Sasaki, Ataru Sazawa, Yuichiro Shinno, Tango Mochizuki, Jan Peter Jessen, Roland Steiner, Gunnar Wendt‐Nordahl, Nabil Atassi, Heiko Kohns, Ashley Cox, Ricardo Rendon, Joseph Lawen, Greg Bailly, T. Donald Marsh

Notice bibliographique

RevueEuropean Urology · 2022
Typeerratum
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSimulation-Based Education in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePhysical therapySimulation trainingMedical physicsRandomized controlled trialGeneral surgerySurgerySimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex
Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,343 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai randomisé
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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