MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4321185388 · doi:10.2337/figshare.21966665.v1

A Pharmacist-Led Practice to Improve Perioperative Glycemic Control in Elective Surgery

2023· preprint· en· W4321185388 sur OpenAlexaboutno aff
Nathaniel Morin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePharmaceutical Practices and Patient Outcomes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacistPharmacyPerioperativeEmergency medicineCoronary artery diseaseOutpatient surgeryInpatient careOutpatient clinicHealth careFamily medicineInternal medicineSurgeryAmbulatory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The South Health Campus (SHC) is a tertiary care hospital located in Calgary, Alberta, Canada. It has ~275 inpatient beds and multiple outpatient clinics serving Calgary and Southern Alberta. SHC has team-based pharmacy services coverage, through which the same pharmacist team will cover an inpatient unit and that unit’s corresponding outpatient clinic. For example, the inpatient cardiology pharmacist team also works in the hospital’s outpatient cardiology clinic and the inpatient neurology pharmacist team also works in the neurology outpatient clinic. Surgical pharmacist team members split their time between the inpatient surgical unit and the outpatient pre-admission clinic (PAC). In the PAC, people with planned surgery are seen by a team of internists, anesthesiologists, nurses, and pharmacists if they have complex medical conditions (e.g., coronary artery disease, inflammatory bowel disease on biologic drug therapy, active cancer, or an indication for anticoagulation therapy). This pre-surgery process is to ensure that patients are medically optimized before surgery and to provide recommendations for perioperative care to the surgeons. In the PAC, patients with diabetes are given standardized recommendations based on internal guidelines for which oral antidiabetic medications they should take or hold on the morning of surgery and, if applicable, how to adjust their long-acting insulin the day of or night before surgery.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,005

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 Opus0,150
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeEssai non 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPharmaceutical Practices and Patient Outcomes→Travaux en français237 207→