Cost-effectiveness of a high-sensitivity cardiac troponin T systematic screening strategy compared with usual care to identify patients with peri-operative myocardial injury after major noncardiac surgery: Erratum
Notice bibliographique
Résumé
Due to an error at the Publisher's office, key information was missing from the Acknowledgements in the article, “Cost-effectiveness of a high-sensitivity cardiac troponin T systematic screening strategy compared with usual care to identify patients with peri-operative myocardial injury after major noncardiac surgery”.1 The full list of Acknowledgements is provided below: Authors’ contributions: Ekaterine Popova (EP): Conceptualization, methodology, data curation, investigation, writing – original draft, visualisation, project administration. Pablo Alonso-Coello (PAC): Conceptualization, methodology, writing – review & editing, supervision, funding acquisition. Jesús Alvarez-Garcia (JAG): Methodology, data curation, project administration, visualisation, writing, review & editing. Pilar Paniagua-Iglesias (PPI): Methodology, data curation, project administration, writing – review & editing. Montserrat Rué-Monné (MRM): Conceptualization, writing – review & editing. Miguel Vives- Borrás (MVB): Project administration, data curation, visualisation, writing – review & editing. Adria Font-Gual (AFG): Project administration, data curation, visualisation, writing – review & editing. Ignasi Gich-Saladich (IGS): Formal analysis, writing – review & editing. Cecilia Martinez Bru (CMB): Project administration, visualisation, writing – review & editing. Supervision, Jordi Ordoñez-Llanos (JOL): Conceptualization, writing – review & editing. Misericordia Carles-Lavila (MCL): Conceptualization, methodology, formal analysis, data curation, visualisation, writing – review & editing, supervision. Acknowledgements relating to this article Assistance with the study: we would like to thank all the patients that agreed to be included in the study and to all the personnel of our hospital that participated in its different steps. Thanks to the personnel of Department of Economics and Centre de Recerca en Economia i Sostenibilitat (ECO-SOS), Universitat Rovira i Virgili, Spain. Ekaterine Popova (EP) is a PhD candidate in the doctorate program of “Methodology of Biomedical Research and Public Health”, of the Pediatrics, Obstetrics and Gynecology and Preventive Medicine Department, Universitat Autònoma de Barcelona, Spain. Financial support and sponsorship: the study has been supported by a “Marato de TV3” grant (20150110) to Pablo Alonso-Coello and by Generalitat de Catalunya (PERIS SLT017/20/000089) to Ekaterine Popova. Conflict of interest: none. Presentation: preliminary data of this study were presented as a poster presentation at the Peri-operative Care Congress, November 11–14, 2021, Toronto, Canada. Funding statement: the study was supported by a research grant from Fundació La Marató de TV3 (20150110). Disclaimer: the funders had no role in the study design, data collection, management, analysis, writing of the report, the decision to submit the report for publication, and they will not have ultimate authority over any of these activities. Data availability statement: any data required to support the study can be supplied upon reasonable request. The data used in the present study is part of a larger dataset. The data not used for this manuscript will be employed in future manuscripts. Technical appendix, statistical code, and dataset available from the Dryad repository. The record is hereby corrected.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».