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Enregistrement W4311605254 · doi:10.1002/pd.6286

International Society for Prenatal Diagnosis 2022 DEBATE: There should be formal accreditation and ongoing quality assurance/review for units offering fetal therapy that includes public reporting of outcomes

2022· article· en· W4311605254 sur OpenAlexaff
Julie S. Moldenhauer, Anthony Johnson, Tim Van Mieghem

Notice bibliographique

RevuePrenatal Diagnosis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Screening and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of TorontoMount Sinai Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccreditationPsychological interventionMedicineBenchmarkingQuality assuranceTracking (education)Quality managementQuality (philosophy)Family medicineMedical educationNursingBusinessPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The field of fetal therapy has so far escaped from formal accreditation and quality control. Despite that, current published evidence shows that outcomes of interventions in younger fetal therapy centers are similar to what is achieved in more experienced centers and outcomes of interventions have improved over time. The question however remains what is not being published and what should be the standard of care, given the lack of level 1 evidence from randomized controlled trials for many interventions. Formal collaborative networks such as NAFTnet and others allow for anonymized benchmarking of center outcomes, without publicly shaming (and financially punishing) underperforming centers. Large registries also allow for tracking of rare complications and may result in improved patient outcomes over time. Core outcome sets, which could serve as a basis for outcome reporting, are available for some conditions, but certainly not for all, resulting in communication difficulties between centers. Formal accreditation, quality control, and outcome reporting are hard to implement, expensive, and may result in decreasing access to care by pushing smaller centers out of the market. Despite the existing difficulties, international societies have committed to quality improvement, and fetal therapy programs are strongly recommended to participate in voluntary outcome tracking.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,178
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,296

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,178
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0070,008
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0240,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,013

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,383
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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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