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Enregistrement W4319295135 · doi:10.1097/aco.0000000000001246

Beyond mortality: definitions and benchmarks of outcome standards in paediatric anaesthesiology

2023· review· en· W4319295135 sur OpenAlexaff
Vanessa A. Olbrecht, Thomas Engelhardt, Joseph D. Tobias

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Anaesthesiology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiac, Anesthesia and Surgical Outcomes
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineOutcome (game theory)Intensive care medicineMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The aim of this study was to review the evolution of safety and outcomes in paediatric anaesthesia, identify gaps in quality and how these gaps may influence outcomes, and to propose a plan to address these challenges through the creation of universal outcome standards and a paediatric anaesthesia designation programme. RECENT FINDINGS: Tremendous advancements in the quality and safety of paediatric anaesthesia care have occurred since the 1950 s, resulting in a near absence of documented mortality in children undergoing general anaesthesia. However, the majority of data we have on paediatric anaesthesia outcomes come from specialized academic institutions, whereas most children are being anaesthetized outside of free-standing children's hospitals. SUMMARY: Although the literature supports dramatic improvements in patient safety during anaesthesia, there are still gaps, particularly in where a child receives anaesthesia care and in quality outcomes beyond mortality. Our goal is to increase equity in care, create standardized outcome measures in paediatric anaesthesia and build a verification system to ensure that these targets are accomplished. The time has come to benchmark paediatric anaesthesia care and increase quality received by all children with universal measures that go beyond simply mortality.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,120
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,120
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,005
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 Opus0,212
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,234 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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