Managing uncertainty in decision-making of common congenital cardiac defects
Notice bibliographique
Résumé
Decision-making in congenital cardiac care, although sometimes appearing simple, may prove challenging due to lack of data, uncertainty about outcomes, underlying heuristics, and potential biases in how we reach decisions. We report on the decision-making complexities and uncertainty in management of five commonly encountered congenital cardiac problems: indications for and timing of treatment of subaortic stenosis, closure or observation of small ventricular septal defects, management of new-onset aortic regurgitation in ventricular septal defect, management of anomalous aortic origin of a coronary artery in an asymptomatic patient, and indications for operating on a single anomalously draining pulmonary vein. The strategy underpinning each lesion and the indications for and against intervention are outlined. Areas of uncertainty are clearly delineated. Even in the presence of "simple" congenital cardiac lesions, uncertainty exists in decision-making. Awareness and acceptance of uncertainty is first required to facilitate efforts at mitigation. Strategies to circumvent uncertainty in these scenarios include greater availability of evidence-based medicine, larger datasets, standardised clinical assessment and management protocols, and potentially the incorporation of artificial intelligence into the decision-making process.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».